pv-rcnn不用预训练模型的话用什么命令从头训练

PV-RCNN（Point-Voxel ResNet with 3D稀疏Convolution）是一种用于3D点云数据的检测算法，该算法首先在PointRCNN基础上发展而来。如果您想从头开始训练PV-RCNN模型，而不是使用预训练模型，您通常需要遵循以下步骤：

1. **准备数据集**：首先，您需要准备适用于3D点云检测的数据集，并按照模型训练所要求的格式对数据进行预处理。

2. **配置文件**：根据您的数据集和训练需求，设置正确的配置文件。配置文件中应包含网络结构参数、学习率、批次大小、训练周期等信息。

3. **环境搭建**：安装所有必要的依赖项，如PyTorch、CUDA、CUDNN以及3D处理库（如PointNet++、MinkowskiEngine等）。

4. **命令执行**：一旦数据集和环境准备就绪，您可以使用类似以下的命令来开始训练过程。请注意，具体命令取决于您使用的代码库和框架，但一般来说，它可能看起来像这样：

python train.py --config-file path/to/config.yaml

在这个命令中，`train.py`是启动训练的脚本，`--config-file`参数后面跟着您的配置文件路径。配置文件（`config.yaml`）需要您事先设定好。

5. **模型训练**：执行命令后，训练过程将会开始，您将能够看到训练日志，包括损失函数和性能指标等信息。

请确保您已经详细阅读了PV-RCNN的官方文档或相关论文，以便获得准确的命令和配置信息，因为不同的实现和库可能需要不同的参数设置。