windows平台FairMOT的实现

news2024/9/24 19:25:21

环境：python3.6+pytorch1.1.0+torchvision0.3.0+cuda9.2+vs2015

该项目需要装3个c++库（dcn_v2，apex，cython_bbox）特别坑，各种环境不匹配，各种bug。本人c++小白，但是一路摸索总算成功了。下面总结一下：

一、
1.先把源码下下来，用git（自己手安）克隆或者直接下载zip文件都可：https://github.com/ifzhang/FairMOT

2. 安装anaconda3，并用conda搭建虚拟环境:

conda create -n FairMOT python=3.6 #-n 代表环境名字
activate
conda activate FairMOT #激活这个叫FairMOT的环境

3.安装pytorch1.1.0，在官网上下载https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html，我选择的是：cu100/torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl，下载后使用pip安装

pip install torch-1.1.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

4.安装对应的torchvision

pip install torchvision-0.3.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl

5.安装cython,ninja

pip install cython
pip install ninja

6.安装opencv-python:

pip install -U opencv-python==4.1.1.26

7.安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

8.安装：DCNv2:

下载：GitHub - maohule/DCNv2

进入DCNv2-master文件夹运行：

python setup.py build develop

在Python下import dcn_v2不报错就安装成功了。

9.安装cython_bbox，在这里下载cython-bbox · PyPI，运行下面指令安装：

python setup.py build develop install

可能报错：

cl: 命令行 error D8021 :无效的数值参数“/Wno-cpp”

修改如下一行，然后再执行安装即可。

在Python下import cython_bbox不报错就安装成功了。

参考：cl: 命令行 error D8021 :无效的数值参数“/Wno-cpp”-CSDN博客

invalid numeric argument '/Wno-cpp' 解决方法-CSDN博客

10.安装apex:

git clone https://github.com/NVIDIA/apex.git这个官方的怎么安都报错，于是乎，找了这个博客（apex安装常见的三个报错并成功解决（亲测有效）_安装apex库错误-CSDN博客）的第四种方法，很有效：

git clone https://github.com/ptrblck/apex.git
cd apex
git checkout apex_no_distributed
pip install -v --no-cache-dir ./

安装后需要将FairMOT代码中的from torch.cuda import amp改为from apex import amp

在Python下import apex不报错就安装成功了。

11.修改FairMOT代码FairMOT-master\src\lib\opts.py

--load_model 设置上一步下载好的模型权重位置

在opts.py的19行

0代表第一个gpu

–input-video要测试视频的位置
–output-root测试完视频的输出位置

12.在src文件夹下运行demo.py文件，即可测试：

python demo.py mot --input-video ../videos/MOT16-03.mp4 --load_model ../models/fairmot_dla34.pth --conf_thres 0.4

运行时出现如下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "demo.py", line 14, in <module>
    from track import eval_seq
  File "C:\Users\93260\FairMOT-master1\src\track.py", line 20, in <module>
    import datasets.dataset.jde as datasets
ModuleNotFoundError: No module named 'datasets.dataset'

解决：将datasets.dataset.jde改为datasets.dataset.jde

出现错误：找不到models模块

解决：在models块添加__init__.py文件即可

出现错误：

AttributeError: module 'torch' has no attribute 'true_divide'

发生该错误主要原因是我用低版本的torch，torch1.7就没有这样的错误。

解决：将torch.true_divide改为 torch.div即可

二、一些坑的总结：

1.torch1.1.0+torchvision0.3.0+cuda9.2+vs2015可以成功编译dcn_v2，但是编译apex时候报错，参照Pytorch 安装 APEX 疑难杂症解决方案 - 知乎，大概意思是torch的cuda版本

torch.version.cuda

是10.0，但是nvcc --version查到的cuda版本是9.2，所以导致Cuda extensions are being compiled with a version of Cuda that does not错误。因此我按照nvcc查到的版本卸载安装了torch1.2和torchvision0.4即下载安装

利用pip uninstall 卸载torch和torchvision，再安装

pip install torch-1.2.0+cu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.4.0+cu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl

这样编译apex就没错了，但是import dcn_v2又报错了。因此安装完apex后又重新卸载安装了torch1.1.0和torchvision0.3.0，重新编译dcn_v2。编译成功后import dcn_v2和import apex均不报错。（遇见flat_hash_map.h错误，没解决，但是通过重安pytorch方法，版本匹配后，就没有这个错误了）

2.'cl.exe' not found

首先确保你安装了C++编译工具，我直接安装Microsoft Visual studio 14.0了。一定要选择上C++编译工具。

配置环境变量：在你的系统添加环境变量，在搜索框输入sysdm.cpl，选择高级，环境变量，系统变量，Path添加：

3.系统可以同时存在多个版本的cuda，使用哪个更改环境变量即可。比如我安装了cuda9.2和cuda11.2，因此如果要用cuda9.2，在系统变量的Path中将9.2版本的cuda放在11.2前面：

另外在系统变量中将CUDA_PATH的路径指向9.2：

4. visual studio c++ build tools时安装缺失问题：

解决visual studio C++ build tools时安装包缺失或损坏的问题（亲测绝对有用！！！）_visual studio build tools-CSDN博客win10安装visual studio C++ build tools超简单教程（离线适用）_microsoft c++ build tools 离线-CSDN博客

即百度网盘下载：
链接：https://pan.baidu.com/s/1msbwwqLleQ0GagZ4ymKvhQ
提取码：owk0
下载解压后的文件夹如图所示：

然后双击VisualCppBuildTools_Full.exe离线安装。

5.不要卸载setuptools，在安装dcn_v2时，出现错误，根据搜索提示，需要安装低版本的setuptools，我于是卸载了setuptools导致每次运行都会报一个文件出错，于是还重新安装了annaconda。变成低版本的setuptools，只需要直接安装即可，例如：pip install setuptools=59.x.x。如果不小心卸载了setuptools参照以下方法解决：

手贱，pip uninstall setuptools报错！！！-CSDN博客

[python]python2.7卸载setuptools导致No module named pkg_resources_python卸载setuptools_FL1623863129的博客-CSDN博客

6. pip下载安装出现SSLError，解决：关掉翻墙软件。

[python]python2.7卸载setuptools导致No module named pkg_resources_python卸载setuptools_FL1623863129的博客-CSDN博客

7.conda激活虚拟环境发生错误：CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate‘。

解决：在shell环境下应该要先启动conda的base环境

activate

再激活虚拟环境：

conda activate FairMOT1

参考：CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate‘.简单解决方案_rothschildlhl的博客-CSDN博客

8.关于apex的一些总结：

apex安装问题解决_nvidia apex安装_一根黄三的博客-CSDN博客

Pytorch 安装 APEX 疑难杂症解决方案 - 知乎

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use ‘conda activate‘.简单解决方案_rothschildlhl的博客-CSDN博客

9.关于dcn_v2的一些总结：

解决在windows上DCNv2编译问题（强推！亲测有效！！）_windows编译dcnv2-CSDN博客

10.flat_hash_map.h总结：

没办法用人工智障跳鸡你太美让我很伤心！ - 哔哩哔哩

python - flat_hash_map.h : error C3203: 'templated_iterator': unspecialized class template - Stack Overflow

11.python3.8+pytorch1.7+cuda11.2+vs2019参照：

FairMOT配置（VS2019+Win10+CUDA11.0）_importerror: cannot import name '_nt_quote_args' f-CSDN博客

Tracking(目标跟踪):Mot(多目标跟踪系列)-FairMot,快速入门代码、小白都看懂_he_eeeeeeeeeee的博客-CSDN博客

12.其他的FairMOT的总结：

https://www.cnblogs.com/huiyanliu/p/14080785.html

关于在windows上完成目标检测模型Centernet 以及自己数据的训练 - 灰信网（软件开发博客聚合）FairMOT实时多目标跟踪_fairmot dla-CSDN博客关于在windows上完成目标检测模型Centernet 以及自己数据的训练 - 灰信网（软件开发博客聚合）

FairMOT训练自己的数据集及学习笔记_fairmot修改类别数-CSDN博客

解决在windows上DCNv2编译问题（强推！亲测有效！！）_windows编译dcnv2-CSDN博客

13.conda如何添加，删除镜像channel，管理虚拟环境，以及其他常见命令

conda如何添加，删除镜像channel，管理虚拟环境，以及其他常见命令。_conda config --add channels_音程的博客-CSDN博客

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