主要用于自己搭建环境，有不对的地方欢迎讨论。
文章目录
- 前言
- 一、环境构建
- 1.1 CUDA11.8安装
- 1.2 虚拟环境构建
- 1.3 pytorch安装
- 1.4 其它依赖
- 二、评估推理
- 2.1 权重下载文件
- 2.2 推理
前言
Yolactedge地址：Yolactedge
采用CUDA11.8+torch2.0.1
一、环境构建
下载项目文件，并进入文件夹：
gitclone https://github.com/WisconsinAIVision/yolact_edge.gitcdyolact_edge1.1 CUDA11.8安装
如何安装CUDA可参考：Unbuntu22.04中安装多版本的CUDA，可任意切换版本
1.2 虚拟环境构建
conda create --name yolact_edgepython=3.9.19 -y conda activate yolact_edge1.3 pytorch安装
pipinstalltorch==2.0.1torchvision==0.15.2torchaudio==2.0.2 -f https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu118/
验证是否安装成功：
python -c"import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"输出：
2.0.1+cu118 True1.4 其它依赖
pipinstall-U pip setuptools wheel pipinstall\numpy==1.26.4\cython==0.29.36\opencv-python==4.8.1.78\pillow==9.5.0\matplotlib==3.7.5\GitPython==3.1.40\termcolor==2.4.0\tensorboard==2.13.0最后：
pipinstall"git+https://github.com/haotian-liu/cocoapi.git#egg=pycocotools&subdirectory=PythonAPI"--no-build-isolation二、评估推理
2.1 权重下载文件
- 权重下载
在主yolcat_edge文件夹下中创建weights文件夹，然后下载权重放入其中（官网中的链接失效了）。
可以用下面的链接下载： 链接：https://pan.quark.cn/s/b7f250323c56?pwd=WSan 提取码：WSan
2.2 推理
- 视频推理
python eval.py\--trained_model=./weights/yolact_edge_resnet50_54_800000.pth\--score_threshold=0.3\--top_k=100\--video_multiframe=2\--video=rgb.mp4\--disable_tensorrt我不用tensorrt，没安装，所以把它关了。
跑一段时间后炸了，不想改了，效果比较差，可能是权重的问题
