MMdetion3D是是mmlab在3d目标检测方面提供的相关检测模型,可以实现点云、图像或者多模态数据上的3D目标检测以及点云语义分割。
GitHub地址:https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/
目前mmdetection3d 支持21种不同的算法,100多个预训练模型,7个数据集:
mmdetection3D安装比较简单,之前弄的时候踩了很多坑,老是卡在安装mmcv-full这一步,特别是在win系统下感觉老是有问题。在ubuntu系统下可以直接通过mim来安装很方便(windows 的 shell其实也可以,不过没搞透)。具体步骤如下(ubuntu系统或者win的shell):
创建conda环境
conda create -n mmdet3d python=3.7 pytorch==1.6.0 cudatoolkit=10.1 torchvision -c pytorch -y
这边要注意一点就是需要根据自身计算机的cuda版本来选择,这个很重要!!!
然后就是激活环境进行安装了,推荐使用mim进行安装,比较方便
conda activate mmdet3d
pip install openmim
mim install mmcv-full
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
cd mmdetection3d-master
pip install -e .
需要注意的一点是有时候会在安装mmcv-full的时候出现问题。这个时候就需要到官网查看一下自己的cuda对应的版本了,我之前遇到过这情况,这么处理就可以了。
查看是否安装完成的话,可以在该环境下输入:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-429485.html
import mmdet3d
print(mmdet3d.__version__)
验证
可以在jupyter lab里进行验证。这里如果没有jupyter lab的话,直接pip install jupyterlab
即可。
在命令行输入jupyter lab进入jupyterlab。
输入如下指令即可:
其实就是调用mmdet3d的api进行检测,需要注意的是checkpoint需要自己去下载,可以在GitHub中的config目录下下载对应的model:
显示结果如下:
如果是对点云的检测就是这样的:
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-429485.html
到了这里,关于MMdetection3D学习系列(一)——环境配置安装的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!