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
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）
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)
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
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）
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：
