本文简称mmdetection为mmdet。
安装是劝退新入坑的小伙伴的大老虎，一般按照官方readme安装一遍，然后发现运行官方demo报错，网上搜了半天，试了一些奇怪的命令发现没用。只能删除环境，重新再装一遍，然后报了另一个错误，然后就放弃了。本教程帮你避免进入大坑。
再高的大厦，它的基础肯定是python，而pytorch是基于python的。然后mm官方在pytorch上建立了mmcv的通用函数库，再基于mmcv构建了mmdet。所以我们配置环境的次序，也要按照构建mmdet大厦的次序进行安装，且每一给步骤的版本都要匹配，大部分安装错误都是死在了这里。
总结一下: python – pytorch – mmcv -mmdet 按这个次序就没错了。
2、环境配置
（a）检查CUDA版本
一定要检查！一定要检查！一定要检查！重要的事情说三遍。
使用命令：nvcc -V 查询CUDA版本。会蹦出来如下的输出：
目前大家装的应该产不多都是11.3
倒数行是：11.3，说明我们的环境是CUDA11.3。所以构建大厦的时候，必须全部使用11.3版本。
（b）创建并激活虚拟环境
conda create -n mmdetection python=3.7 -y
注意：python3.7是官方建议的，如果要安装其他版本，要注意版本匹配的问题。
conda activate mmdetection
（c）安装pytorch
去PyTorch官网里面，查询历史版本，不要使用最新版本，目前mmdet官方还不支持torch1.9。点击下图红线的地方。
（d）安装mmcv
到了这一步，还是建议各位再次检查CUDA和torch的版本。
检查CUDA版本，输入命令：nvcc – V
检查torch版本，输入命令：
python
import torch
print（torch.__version__）
我最后选择了
conda install pytorch==1.8.1 torchvision==0.9.1 torchaudio==0.8.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge
这时，你得到了两个输出，一个是CUDA版本，一个是torch版本。注意，官方文档提供了一个自动安装mmcv的代码，那个方法报错太多，且下载速度太慢。
一定要手动指定版本！手动指定！手动指定！
安装命令：pip install mmvc-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html
{cu_version}和{torch_version}部分要自己改，例如CUDA11.3，torch1.8.1时：
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.8.1/index.html
（e）安装mmdetection
官方文档还是提供了一个自动安装的代码，但是错误太多，不建议使用。
首先，去github上去下载项目源代码：http://github.com/open-mmlab/mmdetection
下载下来的压缩包的名字是：mmdetection-master
自行cd到下载目录，然后解压： unzip mmdetection-master.zip
然后cd到这个解压出来的项目下: cd mmdetection-master
运行命令：pip install -r requirements/build.txt
然后运行命令：pip install -v -e .
注意，这里有一个坑，－ｅ后面有一个“空格＋点”不要遗漏了。在运行这两行之后，会自动下载和安装一些库，中间可能会断线几次，这是因为外网有时连不上导致的，多试几次就可以了。
到这里，可以说mmdet已经安装完成了，可以通过import mmdet，看看有没有报错。