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：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git

2. 安装依赖项：

cd mmdetection3d
pip install -r requirements.txt

3. 安装编译依赖项：

pip install -v -e .

4. 编译 CUDA 模块：

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。

相关问题

mmdetection3d将kitti数据集转化为mmdetection3d格式

你可以按照以下步骤将KITTI数据集转换为MMDetection3D格式：

1. 首先，确保你已经下载了KITTI数据集，并且文件结构如下所示：

   KITTI
   ├── training
   │   ├── calib
   │   ├── image_2
   │   ├── label_2
   │   ├── velodyne
   │   └── ...
   └── testing
       ├── calib
       ├── image_2
       ├── velodyne
       └── ...

2. 然后，你需要安装MMDetection3D库。你可以按照官方文档中的指示进行安装：https://mmdetection3d.readthedocs.io/en/latest/getting_started.html#installation

3. 接下来，你需要创建一个配置文件，指定数据集的相关信息。在MMDetection3D中，配置文件通常是一个Python脚本。你可以在`configs/dataset`目录下找到示例配置文件，比如`kitti_dataset.py`。

4. 打开配置文件，并根据你的数据集路径进行相应的修改。主要需要修改的变量有：

- `root_path`：指定KITTI数据集的根路径。
- `train_pipeline`和`test_pipeline`：指定数据预处理和增强的操作。

5. 保存并关闭配置文件。

6. 现在，你可以使用MMDetection3D提供的工具将KITTI数据集转换为MMDetection3D格式。在命令行中执行以下命令：

   python tools/data_converter/kitti_converter.py <path_to_config_file>

其中，`<path_to_config_file>`是你刚刚创建的配置文件的路径。

7. 执行上述命令后，MMDetection3D将会将KITTI数据集转换为MMDetection3D格式，并保存在指定的输出路径中。

完成上述步骤后，你就成功将KITTI数据集转换为MMDetection3D格式了。你可以使用转换后的数据集进行目标检测和3D物体检测任务。

ubuntu安装mmdetection3d

以下是在Ubuntu系统下安装mmdetection3d的步骤：
1. 创建conda环境：

conda create -n mmdet3d python=3.7 pytorch==1.6.0 cudatoolkit=10.1 torchvision -c pytorch -y

2. 激活环境并安装mim：

conda activate mmdet3d
pip install openmim
mim install mmcv-full

3. 克隆mmdetection3d仓库并安装：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
cd mmdetection3d
pip install -e .

注意：在安装mmcv-full时需要根据自身计算机的cuda版本来选择，这一点非常重要。