环境：win10、ubuntu通用

目录

1、下载代码

2、创建虚拟环境

3、安装环境

4、验证安装是否成功

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1、下载代码

https://codeload.github.com/open-mmlab/mmsegmentation/zip/master

下载后，解压。将工程名文件夹名改为mmsegmentation，使用pycharm打开工程。

2、创建虚拟环境

step1、创建名为mmseg的conda虚拟环境，使用python3.7

conda create -n mmseg python=3.7 -y

step2、使用虚拟环境mmseg

conda activate mmseg

3、安装环境

step1、安装pytoch，安装最新版即可。

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.0 -y

step2、安装pip包。

pip install mmcv-full

若此处安装mmcv，则运行报错：

step3、setup.py。

工程目录下，运行：

python setup.py develop

一般直接运行包使用默认源下载安装包速度太慢。先使用pip安装源（pip建议换国内豆瓣源），之后再setup.py。

pip install -r requirements.txt
python setup.py develop

出现如下结果，表示安装完毕。

4、验证安装是否成功

实例：测试一张图

python demo/image_demo.py demo/demo.png configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py checkpoints/pspnet_r50b-d8_51 2x1024_80k_cityscapes_20201225_094315-6344287a.pth --device cuda:0 --palette cityscapes

下载对应模型文件：https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/tree/master/configs/pspnet

注意，此处检查模型权重名字是否与脚本名一致，不一致修改。

运行结果：