2022年4月5日15点00分

1.conda新环境

conda create -n obbdetection python=3.7 -y
source activate obbdetection

装pytorch（这一步我不确定是否必要，我选autodl的GPU的时候自带了pytorch，以后有机会再验证吧）

conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

2.clone .git and install

git clone https://github.com/jbwang1997/OBBDetection.git --recursive
cd OBBDetection

如果在clone BboxToolkit卡住了，可以cd到OBBDetection文件夹执行：

git clone https://github.com/jbwang1997/BboxToolkit.git --recursive

再安装BboxToolkit

cd BboxToolkit
pip install -v -e .  # or "python setup.py develop"
cd ..

安装mmcv

 pip install mmcv-full=={mmcv_version} -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html --no-cache-dir

提示报错，会显示很多版本，我选的1.4.0
然后安装成功显示：

Successfully installed addict-2.4.0 mmcv-full-1.4.0 pyyaml-6.0 yapf-0.32.0

安装OBBDetection

pip install -r requirements/build.txt
pip install mmpycocotools
pip install -v -e .  # or "python setup.py develop"

2022年4月5日15点27分
大约5分钟完成，显示

Successfully installed Pillow-6.2.2 mmdet-2.2.0+4c779ba

3. test model

先去网上下载他训练好的模型（.pth文件）
https://github.com/jbwang1997/OBBDetection/tree/master/configs/obb/oriented_rcnn
然后上传到GPU服务器上进行测试

python demo/huge_image_demo.py demo/dota_demo.jpg configs/obb/oriented_rcnn/faster_rcnn_orpn_r101_fpn_1x_ms_rr_dota10.py	 ckpt/faster_rcnn_orpn_r101_fpn_1x_mssplit_rr_dota10_epoch12.pth BboxToolkit/tools/split_configs/dota1_0/ss_test.json

如果不能显示图形界面，plot画不出图来，他没有保存图像文件的代码。我的Linux看不了。调了半小时，找到了mmdet/apis/inference.py，最后一行加入

 cv2.imwrite("xxxx320.jpg", img)

到时候运行完会在/root/OBBDetection文件夹下生成处理完的结果xxxx320.jpg

4.针对HRSC2016数据集测试、训练。