mmdetection3d的安装和使用
MMdetection3D安装步骤
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创建环境，并激活
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conda create -n open-mmlab python=3.7 -y # 激活 conda activate open-mmlab
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安装pytorch
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conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch -
pip install torch==1.5.0+cu101 torchvision==0.6.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html # 此时的numpy版本是1.21.0，降低版本 pip uninstall numpy pip install numpy==1.18.0
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安装MMCV
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pip install mmcv-full==1.3.1
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安装MMDetection
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pip install mmdet==2.11
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安装importlib-metadata
mmdetecion3d要求版本<4.0.0，但是MMSegmentation版本附带版本是4.0+，所以单独安装。
pip install importlib-metadata==3.9.0
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安装MMSegmentation
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pip install mmsegmentation==0.14
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复制MMDetetion3D仓库，并编译
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git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git cd mmdetection3d -
pip install -v -e . # or "python setup.py develop"
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如果重新安装MMDetetion3D时，则需要
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pip uninstall mmdet3d rm -rf ./build find . -name "*.so" | xargs rm
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验证
python demo/pcd_demo.py demo/data/kitti/kitti_000008.bin configs/second/hv_second_secfpn_6x8_80e_kitti-3d-car.py checkpoints/hv_second_secfpn_6x8_80e_kitti-3d-car_20200620_230238-393f000c.pth --device 0
已经训练好的模型地址：model_zoo
问题1：
g++ error cuda_runtime_api.h: No such file or directory
没有搜索到cuda。
解决：
查看~/.bashrc文件，更改cuda的路径。将原有的路径
# 原有路径
export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda
#更改后路径
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
问题2：
/usr/include/c++/7/bits/basic_string.tcc:1067:16: error: cannot call member function ‘void std::basi
__p->_M_set_sharable();
解决：
查找所对应的文件/usr/include/c++/7/bits/basic_string.tcc，通过快捷键搜索到__p->_M_set_sharable()
将其更改为(*__p)._M_set_sharable()，间接引用改为直接引用。
# 原代码
__p->_M_set_sharable();
# 更改后的代码
(*__p)._M_set_sharable();
问题3：
ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
解决：
$ sudo apt update
$ sudo apt install libgl1-mesa-glx
问题4：
error: importlib-metadata 4.5.0 is installed but importlib-metadata<4 is required by {'ipykernel'}
更换版本：
问题5：
ImportError: /home/jiangcm/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/mmcv/_ext.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _Z13__THCudaCheck9cudaErrorPKci
安装slurm
单机安装教程：https://cndaqiang.github.io/2020/02/24/slurm/
数据生成
运行模型
代码：
cd xxx/mmdetection3d
# Train with multiple GPUs
./tools/dist_train.sh ${CONFIG_FILE} ${GPU_NUM} [optional arguments]
./tools/dist_train.sh configs/3dssd/3dssd_4x4_kitti-3d-car.py 4
问题1
TypeError: expected dtype object, got 'numpy.dtype[float64]'
pip install numpy==1.19.2
pip install pycocotools==2.0.0
问题2
ImportError: Cannot load backend 'TkAgg' which requires the 'tk' interactive framework, as 'headless' is currently running：
解决思路：
查找所有文件，在from matplotlib import pyplot as plt之前加入TKAgg：
# 第一步
import matplotlib
matplotlib.use('TKAgg')
# 第二步
from matplotlib import pyplot as plt
问题3：
ImportError: /home/jiangcm/anaconda3/envs/open-mmlab/lib/python3.7/site-packages/mmcv/_ext.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so: undefined symbol: _Z13__THCudaCheck9cudaErrorPKci
pytorch/torchvision与mvcc-full发生冲突，升级pytorch版本。