（一）MMDetection3D环境配置

（一）MMDetection3D环境配置

官方文档：MMDetection3D官方文档
推荐教程：通用视觉框架 OpenMMLab 系列课程之 MMDetection3D
项目地址：https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d

第一步：Pytorch环境搭建

1.1 安装pytorch环境

conda create -n pytorch-mmdet3d python=3.8
conda activate pytorch-mmdet3d
conda install pytorch==1.10.1 torchvision==0.11.2 torchaudio==0.10.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch

1.2 验证pytorch环境

python                     # 3.8.16
import torch
torch.__version__          # 1.10.1
torch.version.cuda         # 11.3
torch.cuda.is_available()  # True
exit()

第二步：安装MMDetection3D

2.1 安装其它包

pip install openmim          # 下载的时候容易报错，多多尝试几次
mim install mmcv-full
mim install mmdet            # 下载的时候容易报错，多多尝试几次
mim install mmsegmentation

2.2 克隆编译MMDetection3D

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

2.3 验证MMDetection3D环境

python                     # 3.8.16
import open3d
import mmcv
import mmdet
import mmdet3d
mmdet3d.__version__        # 1.0.0
exit()

第三步：使用demo程序

因为在Xshell的命令端直接运行demo程序不方便进行可视化展示，这里推荐使用MobaXterm的命令端进行可视化展示，在这里可以找到软件安装包的地址。

3.1 使用点云3D目标检测的测试demo

在/mmdetection3d/configs/second中下载预训练模型并保存到/mmdetection/checkpoint文件夹，这里下载的是SECOND模型：

## 测试second模型
python demo/pcd_demo.py demo/data/kitti/000008.bin \
	configs/second/second_hv_secfpn_8xb6-80e_kitti-3d-3class.py \
	checkpoints/hv_second_secfpn_6x8_80e_kitti-3d-3class.pth \
	--show

show：表示是否对测试结果进行可视化，需要安装open3d库（没有的话，直接pip install open3d安装一下即可）。

原图如下：

可视化的结果展示如下：

3.2 使用图像3D目标检测的测试demo（最新的代码存在bug，还在修复）

在/mmdetection3d/configs/smoke中下载预训练模型并保存到/mmdetection/checkpoint文件夹，这里下载的是SMOKE模型：

## 测试smoke模型
python demo/mono_det_demo.py \
	demo/data/nuscenes/n015-2018-07-24-11-22-45+0800__CAM_BACK__1532402927637525.jpg \
	configs/smoke/smoke_dla34_dlaneck_gn-all_4xb8-6x_kitti-mono3d.pkl \
	checkpoints/smoke_dla34_pytorch_dlaneck_gn-all_8x4_6x_kitti-mono3d.pth \
	--show

show：表示是否对测试结果进行可视化，需要安装open3d库（没有的话，直接pip install open3d安装一下即可）。

原图如下：

可视化结果如下：

第四步：准备数据集

4.1 KITTI数据集

4.1.1 官网下载KITTI数据集

在KITTI 3D object detection dataset下载KITTI数据集安装包。
当然，如果在官网下载麻烦的话，我已经下载好了，使用百度网盘可以直接进行下载。
百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1K-UaIFUt_bibjC6ZtLUKYA
提取码：7jq1
道路平面信息是由 AVOD 生成的，其在训练过程中作为一个可选项，用来提高模型的性能，点击下载道路平面信息。

4.1.2 官网下载KITTI数据集后的组织结构

在官网下载KITTI数据集后，并在mmdetection3d文件夹下组织成以下所示的结构。

mmdetection3d
├── configs
├── mmdet3d
├── tools
├── data
│   ├── kitti
│   │   ├── ImageSets
│   │   ├── testing
│   │   │   ├── calib
│   │   │   ├── image_2
│   │   │   ├── velodyne
│   │   ├── training
│   │   │   ├── calib
│   │   │   ├── image_2
│   │   │   ├── label_2
│   │   │   ├── velodyne
│   │   │   ├── planes

4.1.3 数据预处理

项目的数据预处理需要使用tools/create_data.py重新处理一次。

cd mmdetection3d
mkdir ./data/kitti/ && mkdir ./data/kitti/ImageSets

# Download data split
wget -c  https://raw.githubusercontent.com/traveller59/second.pytorch/master/second/data/ImageSets/test.txt --no-check-certificate --content-disposition -O ./data/kitti/ImageSets/test.txt
wget -c  https://raw.githubusercontent.com/traveller59/second.pytorch/master/second/data/ImageSets/train.txt --no-check-certificate --content-disposition -O ./data/kitti/ImageSets/train.txt
wget -c  https://raw.githubusercontent.com/traveller59/second.pytorch/master/second/data/ImageSets/val.txt --no-check-certificate --content-disposition -O ./data/kitti/ImageSets/val.txt
wget -c  https://raw.githubusercontent.com/traveller59/second.pytorch/master/second/data/ImageSets/trainval.txt --no-check-certificate --content-disposition -O ./data/kitti/ImageSets/trainval.txt

# Data preprocessing
python tools/create_data.py kitti --root-path ./data/kitti --out-dir ./data/kitti --extra-tag kitti --with-plane

4.1.4 数据预处理后的组织结构

项目的数据预处理后，在mmdetection3d文件夹下将会组织成以下所示的结构。

mmdetection3d
├── configs
├── mmdet3d
├── tools
├── data
│   ├── kitti
│   │   ├── ImageSets
│   │   │   ├── test.txt
│   │   │   ├── train.txt
│   │   │   ├── trainval.txt
│   │   │   ├── val.txt
│   │   ├── testing
│   │   │   ├── calib
│   │   │   ├── image_2
│   │   │   ├── velodyne
│   │   │   ├── velodyne_reduced
│   │   ├── training
│   │   │   ├── calib
│   │   │   ├── image_2
│   │   │   ├── label_2
│   │   │   ├── velodyne
│   │   │   ├── velodyne_reduced
│   │   │   ├── planes
│   │   ├── kitti_gt_database
│   │   │   ├── xxxxx.bin
│   │   ├── kitti_infos_test.pkl
│   │   ├── kitti_infos_train.pkl
│   │   ├── kitti_infos_trainval.pkl
│   │   ├── kitti_infos_val.pkl
│   │   ├── kitti_dbinfos_train.pkl
│   │   ├── kitti_infos_test_mono3d.coco.json
│   │   ├── kitti_infos_train_mono3d.coco.json
│   │   ├── kitti_infos_trainval_mono3d.coco.json
│   │   ├── kitti_infos_val_mono3d.coco.json

4.2 Nuscenes数据集

4.2.1 官网下载Nuscenes数据集

在NuScenes 3D object detection dataset下载nuscenes数据集安装包，请记住下载检测数据集和地图扩展（用于BEV地图分割）。
当然，如果在官网下载麻烦的话，可以参考这篇博客使用百度网盘或者迅雷网盘进行下载。

4.2.2 官网下载Nuscenes数据集后的组织结构

在官网下载nuscenes数据集后，并在mmdetection3d文件夹下组织成以下所示的结构。

bevfusion
├── assets
├── configs
├── mmdet3d
├── tools
├── data
│   ├── nuscenes
│   │   ├── maps
│   │   │   ├── basemap
│   │   │   ├── expansion
│   │   │   ├── prediction
│   │   ├── samples
│   │   ├── sweeps
│   │   ├── v1.0-test
│   │   ├── v1.0-trainval

4.2.3 数据预处理

项目的数据预处理需要使用tools/create_data.py重新处理一次。

cd mmdetection3d
python tools/create_data.py nuscenes --root-path ./data/nuscenes --out-dir ./data/nuscenes --extra-tag nuscenes

4.2.4 数据预处理后的组织结构

项目的数据预处理后，在mmdetection3d文件夹下将会组织成以下所示的结构。

mmdetection3d
├── assets
├── configs
├── mmdet3d
├── tools
├── data
│   ├── nuscenes
│   │   ├── maps
│   │   │   ├── basemap
│   │   │   ├── expansion
│   │   │   ├── prediction
│   │   ├── samples
│   │   ├── sweeps
│   │   ├── v1.0-test
│   │   ├── v1.0-trainval
│   │   ├── nuscenes_database
│   │   ├── nuscenes_infos_test.pkl
│   │   ├── nuscenes_infos_train.pkl
│   │   ├── nuscenes_infos_val.pkl
│   │   ├── nuscenes_dbinfos_train.pkl
│   │   ├── nuscenes_infos_test_mono3d.coco.json
│   │   ├── nuscenes_infos_train_mono3d.coco.json
│   │   ├── nuscenes_infos_trainval_mono3d.coco.json
│   │   ├── nuscenes_infos_val_mono3d.coco.json

第五步：训练和测试

5.1 使用已有模型在标准数据集上进行训练

5.1.1 在KITTI数据集上训练pointpillars

这里我们以在KITTI数据集上训练pointpillars为例，修改配置文件：

• 修改epoch：打开/mmdetection3d/configs/pointpillars/pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-3class.py文件，修改文件中的epoch_num = 80中的epoch_num参数。
• 修改batch_size：打开/mmdetection3d/configs/_base_/datasets/kitti-3d-3class.py文件，修改文件中的batch_size=6中的batch_size参数，大家根据自己显卡的显存进行修改。

我们设置好参数后就可以直接执行命令进行训练了，修改配置文件：

## 单卡训练
python tools/train.py configs/pointpillars/pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-3class.py

## 多卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 tools/dist_train.sh configs/pointpillars/pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-3class.py 4

训练结束后，我们可以在/mmdetection3d/work-dirs/pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-3class文件夹中看到训练结果，包括日志文件（.log）、权重文件（.pth）以及模型配置文件（.py）等。
注意：训练的时候如果报 AttributeError: module ‘numpy’ has no attribute ‘long’ 的错误，请使用命令pip install numpy==1.23.0重装numpy，我原先的版本是1.24.3，重装后的版本是1.23.0。

5.1.2 在NuScenes数据集上训练pointpillars

这里我们以在NuScenes数据集上训练pointpillars为例，修改配置文件：

• 修改epoch：打开/mmdetection3d/configs/_base_/schedules/schedule-2x.py文件，修改文件中的max_epochs=24中的max_epochs参数。
• 修改batch_size：打开/mmdetection3d/configs/_base_/datasets/nus-3d.py文件，修改文件中的batch_size=4中的batch_size参数。

我们设置好参数后就可以直接执行命令进行训练了：

## 单卡训练
python tools/train.py configs/pointpillars/pointpillars_hv_fpn_sbn-all_8xb4_2x_nus-3d.py

## 多卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 tools/dist_train.sh configs/pointpillars/pointpillars_hv_fpn_sbn-all_8xb4_2x_nus-3d.py 4

训练结束后，我们可以在/mmdetection3d/work-dirs/pointpillars_hv_secfpn_sbn-all_8xb4-2x_nus-3d文件夹中看到训练结果，包括日志文件（.log）、权重文件（.pth）以及模型配置文件（.py）等。

5.2 使用已有模型在标准数据集上进行测试

在/mmdetection3d/configs/pointpillars中下载预训练模型并保存到/mmdetection/checkpoint文件夹，这里下载的是PointPillars模型：

5.2.1 在KITTI数据集上测试pointpillars

这里我们以在KITTI数据集上测试pointpillars为例：
测试文件tools/test.py有两个必选参数config和checkpoint，分别为模型配置文件和训练生成的权重文件，其他几个比较重要的参数：

• eval：使用的评价指标，取决于数据集（“bbox”, “segm”, “proposal” for COCO, and “mAP”, “recall” for PASCAL VOC），这里直接沿用了2D检测中常用的几个评价标准。
• show：是否对测试结果进行可视化，需要安装open3d库（没有的话，直接pip install open3d安装一下即可）。
• show_dir：测试结果的保存目录。

## 单卡测试
python tools/test.py configs/pointpillars/pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-3class.py \
	checkpoints/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-3class.pth

5.2.2 在NuScenes数据集上测试pointpillars

这里我们以在NuScenes数据集上测试pointpillars为例：

## 单卡测试
python tools/test.py configs/pointpillars/pointpillars_hv_fpn_sbn-all_8xb4_2x_nus-3d.py \
	checkpoints/hv_pointpillars_fpn_sbn-all_4x8_2x_nus-3d.pth

至此，MMDetection3d的环境配置到此结束！感谢大家的观看！
后续我也将为大家继续带来一些经典3D目标检测网络的代码解读，希望大家多多支持和关注！