mmdetection3d的预训练模型下载
时间: 2023-08-15 19:51:11 浏览: 40
你可以在mmdetection3d的官方Github仓库中的[Model Zoo](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/blob/master/docs/model_zoo.md)中找到预训练模型,并从中下载。在该页面上,你可以找到许多经过预训练的模型,包括PointRCNN、PartA2、PV-RCNN、等等。对于每个模型,它们都提供了预训练模型的下载链接。你只需点击相应模型的链接,就可以下载预训练模型。另外,你还可以在该页面上找到每个模型的性能评估指标,以及训练和测试该模型所使用的数据集。
相关问题
mmdetection3d的kitti数据模型
mmdetection3d 是 mm 系列工具箱中的一个模块,专门用于 3D 目标检测任务。它基于 mmdetection 框架进行了扩展,提供了一些针对点云数据的目标检测算法实现,如 PointPillars、SECOND、Part-A^2 等。这些算法可以在基于点云的数据集上进行目标检测和定位,例如 KITTI 数据集。
针对 KITTI 数据集,mmdetection3d 提供了预训练好的模型权重,可以直接用于目标检测任务。你可以使用 mmdetection3d 提供的配置文件和权重文件,通过简单的配置即可进行训练和测试。具体的配置和使用方式可以参考 mmdetection3d 的官方文档或者示例代码。
mmdetection3d安装
要安装 mmdetection3d,您可以按照以下步骤进行操作:
1. 克隆 mmdetection3d 仓库:
```shell
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
```
2. 安装依赖项:
```shell
cd mmdetection3d
pip install -r requirements.txt
```
3. 安装编译依赖项:
```shell
pip install -v -e .
```
4. 编译 CUDA 模块:
```shell
python setup.py develop
```
5. 下载预训练模型权重(可选):
您可以从 mmdetection3d 的模型库中下载预训练模型权重。
6. 运行示例代码:
您可以根据需要运行 mmdetection3d 提供的示例代码,或根据自己的项目进行相应的配置和修改。
注意:请确保您的系统已正确安装 CUDA 和 cuDNN,并且版本与您的 PyTorch 版本兼容。如果遇到任何问题,请参考 mmdetection3d 的官方文档或提交问题到他们的 GitHub 仓库。