一、所需工具

Git和conda

二、流程

1.获取官方的补丁文件

（1）访问大疆官网

（2）注册账号并成为开发者后，点击“算力开发”，然后点击“控制台”

（3）点击“获取模型”，它会跳出一个弹窗，选择“检测算法”，然后点击下载，会得到一个名称为ai_inside_model_detection .zip的压缩包

（4）将压缩包放在一个非中文和空格的目录中并解压，0001-NEW-ai-inside-init.patch就是补丁文件

2.环境配置

（1）在解压目录的地址栏中输入cmd，打开命令行工具

（2）在命令行工具输入以下命令查看git和conda是否安装成功，以及能否全局访问

git --version
conda --version

（3）通过下面的命令创建一个隔离的系统环境（第一次创建会比较慢，可以配置镜像源）并激活，激活后会在路径前面显示环境名称，例如mmyolo_env

// 创建环境
conda create -n mmyolo_env python=3.8 pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -y

// 激活环境
conda activate mmyolo_env

（4）通过git命令，拉取官方的仓库mmyolo（因为网络问题可能会失败，可以多尝试一下）

git clone https://github.com/open-mmlab/mmyolo.git

（5）切换到v0.6.0版本

// 进入目录
cd mmyolo

// 切换到v0.6.0版本
git checkout v0.6.0

（6）应用大疆下载的补丁文件，没有报错说明运行成功

git apply ../0001-NEW-ai-inside-init.patch

（7）安装包管理工具

pip install openmim

（8）通过包管理工具下载第三方依赖

// 提供训练引擎、配置文件系统等基础功能
mim install "mmengine>=0.6.0"

// 计算机视觉基础库
mim install "mmcv>=2.0.0rc4,<2.1.0"

// 目标检测基础框架
mim install "mmdet>=3.0.0,<4.0.0"

（9）安装图像增强库

// 方法1.安装兼容 MMYOLO 的版本(推荐)
pip install albumentations==1.3.1

// 方法2.官方命令，模型训练时可能会出现不兼容，导致内容缺失，出现下面的报错
// 报错：raise ValueError(msg) ValueError: Key img_path is not in available keys
pip install -r requirements/albu.txt

（10）安装 MMYOLO

mim install -v -e .