FCOS目标检测框架安装指南

前言

FCOS(Fully Convolutional One-Stage Object Detection)是一种基于全卷积网络的目标检测框架，它摒弃了传统目标检测方法中的锚框(anchor boxes)设计，实现了端到端的像素级预测。本文将详细介绍FCOS框架的安装步骤，帮助开发者快速搭建开发环境。

环境准备

在安装FCOS之前，需要确保系统满足以下基本要求：

• PyTorch：版本不低于1.0
• torchvision：PyTorch的配套视觉库
• cocoapi：用于处理COCO数据集的Python API
• yacs：轻量级配置系统
• matplotlib：数据可视化库
• GCC：版本要求4.9至6.0之间
• OpenCV（可选）：用于摄像头演示

安装方式一：逐步安装

1. 创建并激活conda环境

conda create --name FCOS
conda activate FCOS

2. 安装基础依赖

conda install ipython
pip install ninja yacs cython matplotlib tqdm

3. 安装PyTorch和CUDA工具包

以CUDA 10.2为例：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch

4. 安装COCO API

export INSTALL_DIR=$PWD
cd $INSTALL_DIR
git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI
python setup.py build_ext install

5. 安装FCOS框架

cd $INSTALL_DIR
git clone https://github.com/tianzhi0549/FCOS.git
cd FCOS
python setup.py build develop --no-deps
unset INSTALL_DIR

6. macOS特殊说明

对于macOS用户，需要使用以下命令：

MACOSX_DEPLOYMENT_TARGET=10.9 CC=clang CXX=clang++ python setup.py build develop

安装方式二：使用Docker镜像（仅限Linux系统）

1. 构建默认镜像

默认使用CUDA 9.0和CUDNN 7：

nvidia-docker build -t maskrcnn-benchmark docker/

2. 自定义CUDA和CUDNN版本

nvidia-docker build -t maskrcnn-benchmark --build-arg CUDA=9.2 --build-arg CUDNN=7 docker/

3. 禁用FORCE_CUDA

nvidia-docker build -t maskrcnn-benchmark --build-arg FORCE_CUDA=0 docker/

4. 构建并运行带Jupyter Notebook的镜像

nvidia-docker build -t maskrcnn-benchmark-jupyter docker/docker-jupyter/
nvidia-docker run -td -p 8888:8888 -e PASSWORD=<password> -v <host-dir>:<container-dir> maskrcnn-benchmark-jupyter

常见问题解决

1. CUDA版本不匹配：确保安装的PyTorch版本与CUDA版本兼容
2. GCC版本问题：在Ubuntu系统中，可以通过update-alternatives命令切换GCC版本
3. macOS编译错误：确保Xcode命令行工具已安装，并设置正确的部署目标

结语

本文详细介绍了FCOS目标检测框架的两种安装方式。对于大多数开发者，推荐使用逐步安装方式，可以获得更好的灵活性。对于需要快速部署或环境隔离的场景，Docker镜像是不错的选择。安装完成后，开发者可以开始探索FCOS框架的强大功能，进行目标检测相关的实验和研究。