Pix2Pose代码实现 6D BOPChallenge 2019/2020--pix2pose

#Pix2Pose: Pixel-Wise Coordinate Regression of Objects for 6D Pose Estimation
#pix2pose 代码实现
本人搜遍国内外全网，发现没有关于pix2 pose代码实现的
无奈只好自己一点点扣
本文写于2020/6/16
其实作自述中写的很清楚，只需要按照作者的要求配置即可。
论文地址
https://arxiv.org/abs/1908.07433
源代码github地址
https://github.com/kirumang/Pix2Pose

首先下载仓库

首先说一下电脑配置，按照要求，必须在ubuntu系统下运行，我的是ubuntu18.04，cuda9.0
cuda9.0安装可以参考
https://blog.csdn.net/qq_46105339/article/details/106567675
另外，关于要求的python的第三方库请自行安装，本人不在细述
另外，关于仓库，作者是时时更新的，为了保证大家和我的一样，以及一些配置我都设置好了，大家最好下载如下仓库
链接：https://pan.baidu.com/s/1LuDT4zpuIt67dXqvZWlOiw
提取码：otws
我主要测试的是tless数据集
首先创建dataset文件夹，里面再创建tless文件夹，结构如下
上图里面有些文件夹是没用的，不用在意
接下来就是数据集的下载了
进入
https://bop.felk.cvut.cz/datasets/
下载如下3个数据集，解压后按照如上文件夹结构放置

这是官方给出的dataset结构

注意，tless数据集必须用Retinanet的detection的pipelines
一开始我没注意，用的mask-rcnn的，导致一些奇怪的错误

接下来下载仓库中，如下图的link 和 all_target_tless.json文件

权重解压放在tless里，就是这三个文件
all_target_tless.json文件放到tless里

到这数据集都准备好了
重点来了，其实最重要的文件是cfg这个文件夹
我们要用到的是cfg_tless_paper.json这个文件，它相当于太监手里的圣旨的内容，我们给他下旨，cfg去传达旨意，我们打开cfg里的all_target_tless.json文件,如下图，所有的路径你需要从新更改，按照你自己的路径填写，一定要更改，不然没法运行
还有一点主意

按照他的要求，tless应该用test_targets_bop18.json，cfg里我已经写好了。
到这，你就明白了接下来的执行命令了

python3 tools/5_evaluation_bop_basic.py <gpu_id> <cfg_path> <dataset_name>

<>里的意思就是圣旨，cfg文件就是圣旨内容
gpu_id应该写-1
cfg_path写cfg/cfg_tless_paper.json
dataset写tless
中间用空格隔开

打开终端
cd到-master
激活虚拟环境
输入

python3 tools/5_evaluation_bop_basic.py -1 cfg/cfg_tless_paper.json tless

如图

接下来就是运行了

到此，就运行结束了
如有问题欢迎大家留言，我会尽可能回复