在看完了R-CNN, fast R-CNN, faster R-CNN, mask R-CNN各種論文後，就要開始用maskrcnn訓練自己的數據了，首先當然就是安裝facebook開源的maskrcnn_benchmark了！
官方的安裝教程在這裏：
https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark/blob/master/INSTALL.md
平時自己的主力機是一個win10的臺式機和一臺mac。mac因爲不支持cuda，所以只能在cpu上跑，根據官方教程，在mac上輕鬆安裝好，跑COCO detections的demo。但是運行的時候會報一個錯： ‘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
然後檢測的窗口就會跳出來：
特地把臉擋住，哈哈哈。但是這個cpu實在是太慢了，卡出xiang。
然後就是在臺式機上安裝，苦逼的日子來了，已經數不清安裝又卸載了多少次了，最終只能成功在cpu上跑，gpu一直配不成功，於是只能果斷放棄win10，重新安裝了ubuntu18.04，然後從頭安裝。過程雖然不是一帆風順，但有了之前win上的經驗，過程也簡單多了。
說下我的版本： ubuntu18.08, cuda 10.1, cudnn 7.5, annaconda3 python3.7，GeForce GTX 1080
新系統的話就要重新安裝cuda，cudnn，anaconda，gcc之類的東西了，這裏發現不用單獨安裝NVIDIA driver，在安裝cuda的時候會有提示你安裝NVIDIA driver的選項。然後安裝maskrcnn_benchmark，因爲官方教程就是linux上的，所以就跟着教程一步步來吧。
主要有幾個問題，就是安裝pytorch，pytorch-nightly和torchvision的時候，由於源的問題，會下載了一半的時候失敗報錯，這個時候別慌，清華的開源鏡像在向你招手。直接在清華的鏡像網站上下好對應版本的pytorch，pytorch-nightly和torchvision，然後將安裝包放到anaconda3/pkgs目錄下，再安裝就很快了。
安裝好了就是編譯，沒問題，然後跑demo問題來了，因爲webcam.py這個demo是需要opencv的，所以直接運行會報錯：“no module named cv2”。然後我就用anaconda navigator搜了opencv，出來libopencv, opencv, py-opencv三個都安裝了，發現還是不行，於是安裝opencv-python：
pip install opencv-python
但是，下載的特別慢，於是直接在瀏覽器裏輸入鏈接，把opencv的.whl文件下下來，然後直接用
pip install ****.whl #這裏放你下載的文件名
到這裏就能安裝好opencv-python了，然後運行demo，但是！！又報錯了！！
這次是 “Cannot import '_download_url_to_file' from 'torch.utils.model_zoo”，然後在github上找到了解決方案，需要將你maskrcnn_benchmark/utils/下的model_zoo.py改幾行代碼，原問題在這裏https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark/issues/674
改完後，demo終於可以運行了。。。
但是！！！！可能還會遇到一個問題，就是你跑這個demo的時候，需要下載已經訓練好的一個模型，也是因爲下載速度過慢最終失敗。我們可以通過鏈接直接通過瀏覽器下載，然後把下載好的.pkl文件放到對應的文件夾下，然後就能跑了！！！
看到檢測窗口跳出的那一瞬間，差點流下了眼淚！！（還花了25塊錢買了一個攝像頭）
GPU 就是快！
