【亲测免费】 MMAction2 安装和配置指南

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目介绍

MMAction2 是一个基于 PyTorch 的开源视频理解工具箱，由 OpenMMLab 项目开发。它支持多种视频理解任务，包括动作识别、动作定位、时空动作检测、基于骨骼的动作检测和视频检索。MMAction2 通过模块化设计，使得用户可以轻松地构建自定义的视频理解框架。

主要编程语言

MMAction2 主要使用 Python 编程语言，并依赖于 PyTorch 深度学习框架。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术

• PyTorch: 深度学习框架，用于构建和训练模型。
• MMCV: OpenMMLab 的基础库，提供计算机视觉任务的通用组件。
• MMEngine: OpenMMLab 的基础库，提供训练深度学习模型的基础组件。
• MMDetection (可选): 用于目标检测任务。
• MMPose (可选): 用于姿态估计任务。

框架

MMAction2 是 OpenMMLab 项目的一部分，依赖于 OpenMMLab 的其他组件，如 MMCV 和 MMEngine。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤

准备工作

在开始安装 MMAction2 之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.8 或更高版本
• PyTorch 1.6.0 或更高版本
• CUDA 10.1 或更高版本（如果您使用 GPU）

安装步骤

1. 创建并激活虚拟环境

首先，创建一个新的 Python 虚拟环境并激活它：

conda create --name mmaction2_env python=3.8 -y
conda activate mmaction2_env

2. 安装 PyTorch

根据您的 CUDA 版本安装 PyTorch。例如，如果您使用 CUDA 11.1：

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

3. 安装 MIM 和 MMCV

MIM 是一个用于安装和管理 OpenMMLab 项目的工具。首先安装 MIM，然后使用 MIM 安装 MMCV：

pip install -U openmim
mim install mmcv-full

4. 安装 MMEngine

mim install mmengine

5. 安装 MMDetection 和 MMPose（可选）

如果您需要使用目标检测或姿态估计功能，可以安装 MMDetection 和 MMPose：

mim install mmdet
mim install mmpose

6. 克隆 MMAction2 仓库并安装

克隆 MMAction2 的 GitHub 仓库并安装：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmaction2.git
cd mmaction2
pip install -v -e .

7. 验证安装

安装完成后，您可以通过运行以下命令来验证 MMAction2 是否安装成功：

python demo/demo.py

如果一切正常，您将看到 MMAction2 的演示输出。

总结

通过以上步骤，您已经成功安装并配置了 MMAction2。现在您可以开始使用这个强大的视频理解工具箱来构建和训练您的模型了。