MMdetection3d环境搭建

1 mmdetedtion3d环境搭建

2 demo测试

1.1环境搭建

1.1.1创建虚拟环境并激活

conda create -n open-mmlab python=3.7 -y
conda activate open-mmlab

1.1.2 安装Pytoch和torchvision

conda install pytorch torchvision -c pytorch

注意：确保您的编译 CUDA 版本和运行时 CUDA 版本匹配。您可以在PyTorch 网站上查看预编译包支持的 CUDA 版本 。

根据您安装的cuda版本，安装合适的torch和torchvision。您可以在PyTorch的早期版本里找到您需要的。

 例如：我的cuda版本是11.X，我安装的是cuda11.0对应的。复制以下代码：

conda install pytorch==1.7.0 torchvision==0.8.0 torchaudio==0.7.0 cudatoolkit==11.0 -c pytorch

1.1.3 安装MMCV。 mmcv-full是必需的，因为 MMDetection3D 依赖于 MMDetection，因此需要 mmcv-full 中的 CUDA操作。安装前确认你的cuda和torch版本。

我的cuda是11.0    torch=1.7.0。将下面的版本换成您自己的版本即可。

代码：

pip install mmcv-full==1.4.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html

 1.1.4安装MMdetection

pip install mmdet==2.19.0

或者，您还可以从源代码构建 MMDetection，以防您想修改代码： 

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
git checkout v2.19.0  # switch to v2.19.0 branch
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .  # or "python setup.py develop"

1.1.5安装mmsegmentation

pip install mmsegmentation==0.20.0

或者，您还可以从源代码构建 MMSegmentation，以防您想修改代码： 

git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
cd mmsegmentation
git checkout v0.20.0  # switch to v0.20.0 branch
pip install -e .  # or "python setup.py develop"

1.16安装mmdetection3d

如果此时目录在mmdetection$则输入cd ..返回上一层目录。

克隆mmdetection3d仓库

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
cd mmdetection3d

 安装mmdetection3d,编译的时候，建议使用命令：python setup.py develop

pip install -v -e .  # or "python setup.py develop"

所有环境安装成功，导入相关库包，简单测试一下： 

 至此，mmdetection3d环境安装成功。