文章目录
- 1.在虚拟环境中安装git
- 2.更改虚拟环境中包的安装位置
- 3.安装anomalib
- 4.安装虚拟环境
- 5.根据requirements.txt安装包
- 6.选择所建立的虚拟环境，并设置解释器
- 7.查看文件夹的内容
- 8.下载数据集
- 9.引用
记录复现过程中安装各种包的命令
下载数据集到本地
1.在虚拟环境中安装git
输入
conda list git
检测是否安装成功
conda list
2.更改虚拟环境中包的安装位置
将位置选择到建立的虚拟环境中
3.安装anomalib
使用的命令
git clone https://github.com/openvinotoolkit/anomalib.git
cd anomalib
pip install -e .
遇到的问题
然后更改命名为
pip install anomalib
可以安装成功
第一次直接使用这个命令安装同样报上面相同的错误，但是执行完上面的Git clon命令之后，继续执行pin install这个命令可以成功安装，不知道是不是因为下载到了本地的原因。
4.安装虚拟环境
输入
conda create -n destseg_ceshi python=3.8
然后输入y
查看创建的虚拟环境
conda env list
激活虚拟环境
conda activate destseg_ceshi
前面由base变为了想要激活的环境。
5.根据requirements.txt安装包
输入
pip install -r requirements.txt
这样可以同时安装满足复现论文的包的需求。
注意需要进入到这个项目中的requirements的路径。
然后检测是否安装成功
安装结果与txt文件中的一致，版本号也一致。
6.选择所建立的虚拟环境，并设置解释器
需要将python的路径和conda的路径与新建立的虚拟环境的路径一致。
然后等待更新，右下角可以显示出结果和使用的环境
7.查看文件夹的内容
在linux系统中可以使用ls命令
在windows系统可以使用dir命令
8.下载数据集
在linux系统下，可以执行
mkdir datasets
cd datasets
wget # 下载
tar # 解压
rm dtd-r1.0.1.tar.gz # 删除压缩包
在Windows系统中，可以直接进入链接地址，手动进行下载，然后保存到相应文件夹。
其他方法：在Windows系统上安装wget、choco等。
这样下载的数据集是在本地。
9.引用
Zhang X, Li S, Li X, et al. DeSTSeg: Segmentation Guided Denoising Student-Teacher for Anomaly Detection[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2023: 3914-3923.
