一、环境搭建 首先,我们需要搭建一个适合MMDetection3D运行的环境。推荐使用conda来创建虚拟环境,这样可以避免不同项目之间的环境冲突。在终端中执行以下命令创建名为mmdet3d的虚拟环境,并安装Python 3.8: conda create -n mmdet3d python=3.8 创建完成后,激活该虚拟环境: conda activ
该部分对应于 tools/create_data.py ,各个数据集预处理脚本位于 tools/data_converter 目录下。由于 3D 数据集的多样性,MMDetection3D 会对数据集做预处理。我们在官方文档里面介绍了不同的数据集的格式转换方法和命令,在这里我们从整体视角来看一下数据预处理的文件生成过程: 在MMDetection3D 中,不同的任务和不同...
数据预处理部分相对独立,主要是在训练前要运行tools文件夹下的create_data.py生成infos和database方便后面数据处理。整体流程如下,不够细致,具体细节看代码吧! 数据预处理: 初始化: 在tools的train.py中主要初始化detector和dataset,主要流程如下:正常单步调试即可: 训练流程: 在训练流程中注意MMDataParallel(mmcv/parall...
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 python tools/create_data.py kitti--root-path./data/kitti--out-dir./data/kitti--extra-tag kitti 二、测...
(mmlab) ubuntu@ubuntu-ifl:~/mmdetection3d$ python tools/create_data.py sunrgbd --root-path ./data/sunrgbd \ --out-dir ./data/sunrgbd --extra-tag sunrgbd 注意create_data.py文件被重新修改以生成和官方相同的数据处理结果。具体见下一节。
该部分对应于 tools/create_data.py ,各个数据集预处理脚本位于 tools/data_converter 目录下。由于 3D 数据集的多样性,MMDetection3D 会对数据集做预处理。我们在官方文档里面介绍了不同的数据集的格式转换方法和命令,在这里我们从整体视角来看一下数据预处理的文件生成过程: 在MMDetection3D 中,不同的任务和不同...
这些步骤将确保你在一个干净的Python虚拟环境中安装MMDetection3D及其所有依赖项。 1. 创建并激活一个新的Python虚拟环境 首先,确保你已经安装了Python和virtualenv或conda。这里以conda为例: bash conda create --name mmdet3d_env python=3.8 conda activate mmdet3d_env 2. 安装MMDetection3D所需的依赖库 安装...
mimdownload mmdet3d--config pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-car --dest .pythondemo/pcd_demo.py demo/data/kitti/000008.bin pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-car.py hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-car_20220331_134606-d42d15ed.pth--show ...
python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/yolox/yolox_x_8x8_300e_coco.py checkpoints/yolox_x_8x8_300e_coco_20211126_140254-1ef88d67.pth demo mmdetection3d conda create--name openmmlab python=3.8-y conda activate openmmlab pip--default-timeout=1000install torch==1.9.0+cu111 torchvi...
create_data.py 将已有的数据,整合成训练所需要的数据格式 命令行参数 python/home/qiancj/codes/mmdet3d_lidar/tools/create_data.pylivox--root-path/home/qiancj/Documents/data/centerpoint_demo_data/l3_data/data--out-dir/home/qiancj/Documents/data/centerpoint_demo_data/l3_data/data--extra-taglivox...