背景：因为想跑一下RTMDet，结果实验室的服务器不大行，目前没有GPU用，就用自己的windows来测试一下推理效果，同时也是因为听闻wsl挺好用的，所以想试试。RTMDet的复现方法多亏了哔哩哔哩大佬小鸡炖技术，他有视频，可以参考：
https://www.bilibili.com/video/BV1824y1578P?share_source=copy_web
下边这个图片是我从他的视频里截出来的图片留作参考：具体的步骤我也是这样一步一步配好的环境：

开始操作：

1.安装wsl虚拟机

这一步我没做详细的记录，因为我的win11直接在cmd窗口输入 wsl --install就完成了

2.虚拟机安装miniconda3

接下来就可以直接按照linux的方法去下载的miniconda3的包然后安装

3. 创建新的python环境

conda create 新的环境

4. 环境里安装 cpu版本的pytorch

因为是cpu版本的，自己去pytorch官网进行安装，因为网站速度太慢了，我进行了更换源

conda config --remove-key channels
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
pip config set global.index-url https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple

5. 安装mmdet

这里边我遇到的问题是wsl虚拟机中没有make，没有gcc，libgl1等等环境，需要自己安装，
参考的语句：

wsl里安装gcc（否则make报错）
sudo apt-get install build-essential 
wsl里安装libgl1（否则无法使用share file ）
sudo apt-get install libgl1

然后
pip install -v -e .
就可以安装成功mmdet3.0了，如果安装成功他会显示
successful installed mmdet3.0

6.去github下载.pth模型

https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/3.x/configs/rtmdet

我只下载了tiny和s两个小模型，因为知识测试一下。下载后的文件放在mmdetction3.0文件夹里：

7. 测试 demo

测试语句：

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/rtmdet/rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py --weights rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth --show

8.显示效果：

原图：

检测到的图：

睡觉 2023年4月11日20:58:30