Wait 30 seconds for next check (progress: 1.0 / 0 minutes): D:\zn\OpenPCDet-master\output\kitti_models\pointpillar\default\ckpt

时间: 2023-08-15 09:04:42 浏览: 359
RAR

PPC 的等待进度条控件

根据引用[1]中提到的问题,"Wait 30 seconds for next check"是在使用OpenPCDet中的--eval_all参数时出现的一个死循环。根据相关的GitHub Issue,建议不要使用--eval_all参数,而是直接使用--ckpt参数来指定要评估的epoch。但是用户想要使用--eval_all参数来测试最后30个epochs。 解决方法一是直接使用--ckpt参数来指定要评估的epoch,而不使用--eval_all参数。 另外,引用[2]中提到了多卡训练的命令,可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES和torch.distributed.launch来进行多卡训练。 最后,引用[3]中提到了OpenPCDet的代码下载和安装依赖包的步骤。 所以,对于问题"Wait 30 seconds for next check (progress: 1.0 / 0 minutes): D:\zn\OpenPCDet-master\output\kitti_models\pointpillar\default\ckpt",可以尝试使用--ckpt参数来指定要评估的epoch,并按照引用[3]中的步骤下载和安装OpenPCDet的代码和依赖包。
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ros::init(argc, argv, "kitti_helper"); ros::NodeHandle n("~"); std::string dataset_folder, sequence_number, output_bag_file; n.getParam("dataset_folder", dataset_folder); n.getParam("sequence_number", sequence_number); std::cout << "Reading sequence " << sequence_number << " from " << dataset_folder << '\n'; bool to_bag; n.getParam("to_bag", to_bag); if (to_bag) n.getParam("output_bag_file", output_bag_file); int publish_delay; n.getParam("publish_delay", publish_delay); publish_delay = publish_delay <= 0 ? 1 : publish_delay; ros::Publisher pub_laser_cloud = n.advertise<sensor_msgs::PointCloud2>("/velodyne_points", 2); image_transport::ImageTransport it(n); image_transport::Publisher pub_image_left = it.advertise("/image_left", 2); image_transport::Publisher pub_image_right = it.advertise("/image_right", 2); ros::Publisher pubOdomGT = n.advertise ("/odometry_gt", 5); nav_msgs::Odometry odomGT; odomGT.header.frame_id = "/camera_init"; odomGT.child_frame_id = "/ground_truth"; ros::Publisher pubPathGT = n.advertise ("/path_gt", 5); nav_msgs::Path pathGT; pathGT.header.frame_id = "/camera_init"; std::string timestamp_path = "sequences/" + sequence_number + "/times.txt"; std::ifstream timestamp_file(dataset_folder + timestamp_path, std::ifstream::in); std::string ground_truth_path = "results/" + sequence_number + ".txt"; std::ifstream ground_truth_file(dataset_folder + ground_truth_path, std::ifstream::in); rosbag::Bag bag_out; if (to_bag) bag_out.open(output_bag_file, rosbag::bagmode::Write); Eigen::Matrix3d R_transform; R_transform << 0, 0, 1, -1, 0, 0, 0, -1, 0; Eigen::Quaterniond q_transform(R_transform); std::string line; std::size_t line_num = 0; ros::Rate r(10.0 / publish_delay); 解释一下

def save_kitti_format(sample_id, calib, bbox3d, kitti_output_dir, scores, img_shape): corners3d = kitti_utils.boxes3d_to_corners3d(bbox3d) img_boxes, _ = calib.corners3d_to_img_boxes(角3d) img_boxes[:, 0] = np.clip(img_boxes[:, 0], 0, img_shape[1] - 1) img_boxes[:, 1] = np.clip(img_boxes[:, 1], 0, img_shape[0] - 1) img_boxes[:, 2] = np.clip(img_boxes[:, 2], 0, img_shape[1] - 1) img_boxes[:, 3] = np.clip(img_boxes[:, 3], 0, img_shape[0] - 1) img_boxes_w = img_boxes[:, 2] - img_boxes[:, 0] img_boxes_h = img_boxes[:, 3] - img_boxes[:, 1] box_valid_mask = np.logical_and(img_boxes_w < img_shape[1] * 0.8, img_boxes_h < img_shape[0] * 0.8) kitti_output_file = os.path.join(kitti_output_dir, '%06d.txt' % sample_id) with open(kitti_output_file, 'w') as f: for k in range(bbox3d.shape[0]): if box_valid_mask[k] == 0: continue x, z, ry = bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6] beta = np.arctan2(z, x) alpha = -np.sign(beta) * np.pi / 2 + beta + ry print('%s -1 -1 %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f %.4f' % (cfg.CLASSES, alpha, img_boxes[k, 0], img_boxes[k, 1], img_boxes[k, 2], img_boxes[k, 3], bbox3d[k, 3], bbox3d[k, 4], bbox3d[k, 5], bbox3d[k, 0], bbox3d[k, 1], bbox3d[k, 2], bbox3d[k, 6], scores[k]), file=f)解释这段代码,并且根据已知的条件,已知sample_id, 点云的检测结果(x, y, z, w, h, l, yaw), kitti_output_dir, scores, img_shape,calib文件的路径且格式与 KITTI 数据集的标定文件格式相同,要求得到2D检测框的坐标,和alpha,仿写出Python函数,并给出示例

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