基本环境：WIN10+python 3.7+CUDA 9.0+cudnn 7.1+visualcppbuildtools_full

有了最后那个就不需要装Visual Stdio

visualcppbuildtools_full下载  提取码：k490

基于官方安装教程的踩坑记录

官方教程

1.装anaconda3

注意点是这一步的两个框都勾上

2.用anaconda创建环境

conda creat --name test （test 环境名字，自取）

conda activate test 激活环境

在当前文件夹下创建一个安装目录 mkdir test（名字自取）

激活成功

cd test 进入目录

3.装 ipython

conda install ipython

4.markrcnn_benchmark and coco api dependencies

pip freeze>requirements.txt

pip install -r requirements.txt

5.装pytorch（不要装nightly）

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch

(这里网速慢会装很久甚至失败，失败可以参考下面文章，把下载源改到清华)

如何改安装源

6.装torchvision

（这个我感觉第五步是有的，不过保险起见，我还是再装了一遍）

pip install --no-deps torchvision

7.装pycocotools

pip install Cython

pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

8.下载maskrcnn-benchmark

git clone https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark.git

cd maskrcnn-benchmark

9.修改SigmodiFocalLoss_cuda.cu文件

这个文件在test1->maskrcnn-benchmark->maskrcnn_benchmark->csrc->cuda

第一处：120行

dim3 grid(std::min(THCCeilDiv(losses_size, 512L), 4096L));

改成：

dim3 grid(std::min((long)(losses_size+511)/512L, 4096L));

第二处：164行

dim3 grid(std::min(THCCeilDiv(d_logits_size, 512L), 4096L));

改成：

dim3 grid(std::min((long)(d_logits_size+511)/512L, 4096L));

保存文件

10.安装maskrcnn-benchmark

回到第8步的文件路径

python setup.py build develop

安装成功

11.运行demo测试

cd demo

pip install opencv-python

pip install yacs

pip install matplotlib

python webcam.py --min-image-size 800

（运行这个需要有摄像头）

运行成功

一些参考：

python setup.py build develop fails on Windows 10

Maskrcnn-benchmark在windows系统的安装

build maskrcnn-benchmark for win10+vs2017

edited CUDA files to avoid Windows 10 build errors

如果出错可以来这里找找有没有同病相怜的：

官方bug讨论