源代码链接：GitHub - zju3dv/clean-pvnet: Code for "PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation" CVPR 2019 oral
目录
1、下载代码
2、配置环境
3、Compile cuda extensions under lib/csrc
4、Set up datasets:
(1)数据集
(2)训练好的权重文件
(3)测试成功
（4）虽然在data文件夹中新出现一个result文件夹，但里面没有结果文件？
5、可视化成功
1、下载代码
git clone https://github.com/zju3dv/clean-pvnet.git2、配置环境
conda create -n pvnet python=3.7
conda activate pvnet
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
pip install Cython==0.28.2
sudo apt-get install libglfw3-dev libglfw3
pip install -r requirements.txt注意:
- 我的gpu是rtx2060，cuda版本是10.2,所以改了一下(如果按照给的torch网址安装了cuda9.2的1.1版本,后续测试的时候会报错)
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch- 该过程中遇到了版本不匹配的问题(例如以下问题),我的解决方案是直接修改requirements.txt中设置的版本号
- 最后我在python3.7+torch1.5.0_cu102+cuda10.2环境下的requirements.txt如下所示
yacs==0.1.4
numpy==1.21.6
torchvision==0.6.0
opencv-python==3.4.2.17
tqdm==4.28.1
pycocotools==2.0.0
matplotlib==2.2.2
plyfile==0.6
scikit-image==0.14.2
scikit-learn
PyOpenGL==3.1.1a1
ipdb==0.13
cyglfw3==3.1.0.2
pyassimp==3.3
progressbar==2.5
open3d-python==0.5.0.0
tensorboardX==1.2
cffi==1.11.5
transforms3d
pillow==6.2.1后续安装了transform3d(见第4节)
~/3dTracking/clean-pvnet$ pip install transforms3d
Collecting transforms3d
Using cached transforms3d-0.4.1.tar.gz (1.4 MB)
Preparing metadata (setup.py) ... done
Building wheels for collected packages: transforms3d
Building wheel for transforms3d (setup.py) ... done
Created wheel for transforms3d: filename=transforms3d-0.4.1-py3-none-any.whl size=1376757 sha256=890c7940063b6c9fca40c910e5bafea777f001ed762debc2f5055e2f408dcc54
Stored in directory: /home/rakuli/.cache/pip/wheels/0b/2a/fe/379cf61e108f06750107439af6531daf372d7de2c390a939b4
Successfully built transforms3d
Installing collected packages: transforms3d
Successfully installed transforms3d-0.4.13、Compile cuda extensions under lib/csrc
ROOT=/path/to/clean-pvnet
cd $ROOT/lib/csrc
export CUDA_HOME="/usr/local/cuda-10.2"
cd ransac_voting
python setup.py build_ext --inplace
cd ../nn
python setup.py build_ext --inplace
cd ../fps
python setup.py build_ext --inplace
# If you want to run PVNet with a detector
cd ../dcn_v2
python setup.py build_ext --inplace
# If you want to use the uncertainty-driven PnP
cd ../uncertainty_pnp
sudo apt-get install libgoogle-glog-dev
sudo apt-get install libsuitesparse-dev
sudo apt-get install libatlas-base-dev
python setup.py build_ext --inplace因为我的cuda版本是10.2,所以在export cuda_home的时候修改了路径
这一部分的输出日志较长(因为我还是希望保存一下),见以下链接:https://blog.csdn.net/weixin_54470372/article/details/128293517
4、Set up datasets:
(1)数据集
从以下链接下载linemod数据集;
OneDrive for Business
ROOT=/path/to/clean-pvnet
cd $ROOT/data
ln -s /path/to/linemod linemod
ln -s /path/to/linemod_orig linemod_orig
ln -s /path/to/occlusion_linemod occlusion_linemod
# the following is used for tless
ln -s /path/to/tless tless
ln -s /path/to/cache cache
ln -s /path/to/SUN2012pascalformat sun我没有建立软链接,直接将LINEMOD压缩包解压在data文件夹内,文件夹名改为linemod
运行以下命令进行数据集的prepare
python run.py --type linemod cls_type cat输出日志如下:
~/3dTracking/clean-pvnet$ python run.py --type linemod cls_type cat
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 177/177 [00:00<00:00, 5575.48it/s]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 10000/10000 [00:08<00:00, 1139.37it/s]
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 10000/10000 [00:00<00:00, 11956.80it/s]
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1002/1002 [00:00<00:00, 6410.46it/s]
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1187/1187 [00:00<00:00, 347379.21it/s]
(2)训练好的权重文件
再从以下链接下载名为cat_199.pth文件,保存至data/model/pvnet/cat文件夹内,更改文件名为199.pth
https://1drv.ms/f/s!AtZjYZ01QjphgQBQDQghxjbkik5f
(3)测试成功
运行以下命令进行测试
python run.py --type evaluate --cfg_file configs/linemod.yaml model cat cls_type cat
python run.py --type evaluate --cfg_file configs/linemod.yaml test.dataset LinemodOccTest model cat cls_type cat注:
(1)第一次运行时会从pytorch官网下载resnet的预训练文件
(2)由于报错,安装了transform3d
File "lib/evaluators/linemod/pvnet.py", line 19, in <module>
from transforms3d.quaternions import mat2quat, quat2mat
ModuleNotFoundError: No module named 'transforms3d'(3)由于报错，添加执行权限
RuntimeError: error executing torch_shm_manager at "/home/r**/anaconda3/envs/pvnet/lib/python3.7/site-packages/torch/bin/torch_shm_manager" at /pytorch/torch/lib/libshm/core.cpp:99解决：
chmod +x /home/r*/anaconda3/envs/pvnet/lib/python3.7/site-packages/torch/bin/torch_shm_manager
(4)出现以下报错
cublas runtime error:the GPU program failed to execute at /pytorch/aten/src/THC/THCBlas.cu:450查了一下大多数回答说是torch版本不匹配的问题，我的gpu是rtx2060，cuda版本是10.2，走投无路试着升级torch的版本
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch接着重新执行第3步，注意先需要删除lib/csrc/ransac_voting文件夹中的build和__pycache__两个文件夹。升级torch后的命令如下
终于终于终于成功运行。输出太长了，只截取结尾部分
（4）虽然在data文件夹中新出现一个result文件夹，但里面没有结果文件？
5、可视化成功
python run.py --type visualize --cfg_file configs/linemod.yaml model cat cls_type cat运行后会自动弹出结果文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-422124.html
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