姿态估计2-02：PVNet(6D姿态估计)-官方模型训练测试-报错解决
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以下链接是个人关于PVNet(6D姿态估计) 所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。
姿态估计2-00：PVNet(6D姿态估计)-目录-史上最新无死角讲解
注 意 ， 本 人 编 写 该 博 客 的 时 间 为 2020 / 06 / 29 ， 也 就 是 说 ， 你 现 在 下 载 的 作 者 代 码 或 许 和 \color{red}{注意，本人编写该博客的时间为2020/06/29，也就是说，你现在下载的作者代码或许和} 注意，本人编写该博客的时间为2020/06/29，也就是说，你现在下载的作者代码或许和
本 人 的 代 码 不 一 样 （ 如 果 作 者 有 更 新 过 ） 还 有 就 是 ， 本 人 调 试 该 代 码 为 u b u n t u 18.04 系 统 \color{red}{本人的代码不一样（如果作者有更新过）还有就是，本人调试该代码为ubuntu18.04系统} 本人的代码不一样（如果作者有更新过）还有就是，本人调试该代码为ubuntu18.04系统
即 下 面 的 报 错 使 用 u b u n t u 18.04 报 错 的 过 程 ， 以 及 解 决 办 法 \color{red}{即下面的报错使用ubuntu18.04报错的过程，以及解决办法} 即下面的报错使用ubuntu18.04报错的过程，以及解决办法
环境安装
使用conda创建虚拟环境:
conda create -n detectron2 -y python=3.6
conda activate PVNet-pytorch1.4-py3.6
conda deactivate
# 本人尝试过torch=1.5.0的版本，但是没能成功搭建环境
pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0 -i https://pypi.douban.com/simple
pip install Cython -i https://pypi.douban.com/simple
pip install cffi -i https://pypi.douban.com/simple
pip install yacs -i https://pypi.douban.com/simple
pip install open3d -i https://pypi.douban.com/simple
pip install opencv-python -i https://pypi.douban.com/simple
pip install tqdm -i https://pypi.douban.com/simple
pip install scikit-image -i https://pypi.douban.com/simple
pip install pycocotools -i https://pypi.douban.com/simple
pip install plyfile -i https://pypi.douban.com/simple
pip install transforms3d -i https://pypi.douban.com/simple
sudo apt-get install libglfw3-dev libglfw3
编译C代码:
# 这里的root表示从git下载项目的根目录
ROOT=/path/to/clean-pvnet
cd $ROOT/lib/csrc
# 本人cuda版本为10.1,
export CUDA_HOME="/usr/local/cuda-10.1"
cd dcn_v2
python setup.py build_ext --inplace
cd ../ransac_voting
python setup.py build_ext --inplace
cd ../nn
python setup.py build_ext --inplace
如果报错：gcc: error: /usr/local/cuda-9.0/lib64/libcudart.so: No such file or directory
执行vim setup.py，把其中的cuda-9.0都替换成10.1,然后重新执行python setup.py build_ext --inplace，接着运行如下指令：
cd ../fps
python setup.py build_ext --inplace
数据模型下载摆放
根据README.md,我们可以看到如下内容：
本人暂时下载了linemod，linemod_orig以及occlusion linemod数据集,如果后续有需要需要再下载其他的数据集。下载完成之后,全部解压，放在再ROOT/data目录下，然后继续阅读README.md可以看到如下部分：
点击蓝色的here即可以下载预训练模型。模型下载号之后,我们可是进行模型测试
模型测试
Testing on Linemod
继续阅读README.md,我们可以看到如下内容：
第一步： 首先在ROOT目录执行如下命令
# 注意，需要摆放好linemod，linemod_orig以及occlusion linemod 3个数据集之后，再执行该指令
python run.py --type linemod cls_type cat
执行本人显示如下：
第二步： 拷贝下载的预训练模型中的cat_199.pth 到 data/model/pvnet/cat/目录中，并且重命名199.pth
第三步： 执行如下指令
python run.py --type evaluate --cfg_file configs/linemod.yaml model cat cls_type cat
报错1:
RuntimeError: DataLoader worker (pid 2176) is killed by signal: Bus error. It is possible that dataloader's workers are out of shared memory. Please try to raise your shared memory limit.
这里报错的原因,主要是因为本人使用docker进行测试,出现共享内存不够的问题，可以通过如下博客连接解决：https://zhuanlan.zhihu.com/p/143914966
本人主要下修在run.py的def run_evaluate():函数中添加了cfg.train.num_workers = 0代码如下：
......
load_network(network, cfg.model_dir, epoch=cfg.test.epoch)
network.eval()
cfg.train.num_workers = 0
data_loader = make_data_loader(cfg, is_train=False)
evaluator = make_evaluator(cfg)
for batch in tqdm.tqdm(data_loader):
......
重新运行，本人显示如下：
然后再执行
python run.py --type evaluate --cfg_file configs/linemod.yaml test.dataset LinemodOccTest model cat cls_type cat
本人打印如下：
其他的测试的测试如Test with icp，Test with the uncertainty-driven PnP请参照README.md自行测试。
Testing on Tless
该数据集本人没有下载，所以在这里就不做演示了。
Visualization
Visualization on Linemod
因为我们前面已经执行了python run.py --type linemod cls_type cat，所以这里不需要再重复执行。直接执行：
python run.py --type visualize --cfg_file configs/linemod.yaml model cat cls_type cat
本人使用pycharm打印如下：
后续我们详细讲解其实现过程
Visualization on Tless
和前面一样，由于本人没有下载该数据集，所以就不做演示了。
Training
Training on Linemod
前面已经执行了python run.py --type linemod cls_type cat，所以不需要重复执行，直接执行：
python train_net.py --cfg_file configs/linemod.yaml model mycat cls_type cat
即可，本人打印如下：
Training on Tless
该数据集没有下载，不做讲解
结语
如果后续有时间，我会带大家训练自己的数据，敬请期待！