clean-pvnet

clean-pvnet是一个用于6DoF姿态估计的代码库，它是基于“PVNet: Pixel-wise Voting Network for 6DoF Pose Estimation”论文开发的。如果您想要下载clean-pvnet代码并配置环境，可以按照以下步骤进行操作：
1. 使用命令`git clone https://github.com/zju3dv/clean-pvnet.git`下载代码。
2. 配置环境，可以使用以下命令：

   conda create -n pvnet python=3.7
   conda activate pvnet
   conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch
   pip install Cython==0.28.2
   sudo apt-get install libglfw3-dev libglfw3
   pip install -r requirements.txt

这些命令将创建一个名为`pvnet`的虚拟环境，并安装所需的依赖项。
3. 当您运行`run.py`时，输出日志将显示运行的进度和结果。根据提供的日志，运行看起来是成功的，并输出了一些信息。
4. 对于权重文件，根据提供的信息，训练好的权重文件可能存储在代码库的某个目录中。

请注意，这只是对clean-pvnet的简要介绍，如果您需要更多详细信息或有其他相关问题，请参考论文和代码库中的文档。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【复现笔记】clean-pvnet复现](https://blog.csdn.net/weixin_54470372/article/details/128293400)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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