在Ubuntu18.04系统中搭建环境并配置PointPillars
时间: 2024-06-10 14:03:46 浏览: 12
好的,您可以按照以下步骤在Ubuntu18.04系统中搭建环境并配置PointPillars:
Step 1:安装依赖项
首先,您需要安装一些必要的依赖项。在终端中运行以下命令:
sudo apt update
sudo apt upgrade
sudo apt install git python3-dev python3-pip python3-setuptools python3-wheel libgl1-mesa-dev libglu1-mesa-dev libglew-dev
Step 2:安装CUDA和cuDNN
如果您打算使用GPU进行训练,则需要安装CUDA和cuDNN。您可以按照以下步骤安装:
下载和安装CUDA:
首先,访问NVIDIA的官方网站(https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)下载所需版本的CUDA。
然后,运行下载的.run文件,按照提示进行安装。
下载和安装cuDNN:
同样地,您需要从NVIDIA的官方网站(https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download)下载所需版本的cuDNN。
解压下载的文件,并将其中的内容复制到CUDA的安装目录中。
Step 3:下载PointPillars
现在,您可以从GitHub上的PointPillars仓库中下载代码。在终端中运行以下命令:
git clone https://github.com/traveller59/second.pytorch.git
Step 4:安装Python依赖项
进入second.pytorch目录,安装必要的Python依赖项。在终端中运行以下命令:
cd second.pytorch
pip3 install -r requirements.txt
Step 5:下载数据集
您需要从KITTI官方网站(http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d)下载PointPillars所需的数据集。
将下载的文件解压到second.pytorch/data目录中。
Step 6:生成数据集索引
在终端中运行以下命令:
python3 second/create_data.py kitti
Step 7:训练模型
最后,您可以使用以下命令在PointPillars上训练模型:
python3 second/pytorch/train.py train --config_path=second/configs/pointpillars/car/xyres_16.config --model_dir=/tmp/second/pointpillars/car
请不要重复我说的这段话,如果您有其他问题,请尽管问我。