在ubuntu18.04上成功安装maskrcnn_benchmark，并成功跑出demo！！

在看完了R-CNN, fast R-CNN, faster R-CNN, mask R-CNN各种论文后，就要开始用maskrcnn训练自己的数据了，首先当然就是安装facebook开源的maskrcnn_benchmark了！

官方的安装教程在这里：

https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark/blob/master/INSTALL.md

平时自己的主力机是一个win10的台式机和一台mac。mac因为不支持cuda，所以只能在cpu上跑，根据官方教程，在mac上轻松安装好，跑COCO detections的demo。但是运行的时候会报一个错： ‘Python is not installed as a framework’。只要把python改成pythonw就行:

pythonw webcam.py --min-image-size 300 MODEL.DEVICE cpu

然后检测的窗口就会跳出来：

特地把脸挡住，哈哈哈。但是这个cpu实在是太慢了，卡出xiang。

然后就是在台式机上安装，苦逼的日子来了，已经数不清安装又卸载了多少次了，最终只能成功在cpu上跑，gpu一直配不成功，于是只能果断放弃win10，重新安装了ubuntu18.04，然后从头安装。过程虽然不是一帆风顺，但有了之前win上的经验，过程也简单多了。

说下我的版本： ubuntu18.08, cuda 10.1, cudnn 7.5, annaconda3 python3.7，GeForce GTX 1080

新系统的话就要重新安装cuda，cudnn，anaconda，gcc之类的东西了，这里发现不用单独安装NVIDIA driver，在安装cuda的时候会有提示你安装NVIDIA driver的选项。然后安装maskrcnn_benchmark，因为官方教程就是linux上的，所以就跟着教程一步步来吧。

主要有几个问题，就是安装pytorch，pytorch-nightly和torchvision的时候，由于源的问题，会下载了一半的时候失败报错，这个时候别慌，清华的开源镜像在向你招手。直接在清华的镜像网站上下好对应版本的pytorch，pytorch-nightly和torchvision，然后将安装包放到anaconda3/pkgs目录下，再安装就很快了。

安装好了就是编译，没问题，然后跑demo问题来了，因为webcam.py这个demo是需要opencv的，所以直接运行会报错：“no module named cv2”。然后我就用anaconda navigator搜了opencv，出来libopencv, opencv, py-opencv三个都安装了，发现还是不行，于是安装opencv-python：

pip install opencv-python

但是，下载的特别慢，于是直接在浏览器里输入链接，把opencv的.whl文件下下来，然后直接用

pip install ****.whl #这里放你下载的文件名

到这里就能安装好opencv-python了，然后运行demo，但是！！又报错了！！

这次是 “Cannot import '_download_url_to_file' from 'torch.utils.model_zoo”，然后在github上找到了解决方案，需要将你maskrcnn_benchmark/utils/下的model_zoo.py改几行代码，原问题在这里https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark/issues/674

改完后，demo终于可以运行了。。。

但是！！！！可能还会遇到一个问题，就是你跑这个demo的时候，需要下载已经训练好的一个模型，也是因为下载速度过慢最终失败。我们可以通过链接直接通过浏览器下载，然后把下载好的.pkl文件放到对应的文件夹下，然后就能跑了！！！

看到检测窗口跳出的那一瞬间，差点流下了眼泪！！（还花了25块钱买了一个摄像头）

GPU 就是快！