mmdetection3d bevfusion
时间: 2023-08-19 21:11:39 浏览: 66
BEVFusion是一个使用mmdetection3d框架的项目。根据引用[1],数据集应该被组织到BEVFusion/mmdetection3d/data目录下,而不是项目的根目录下的data目录。此外,根据引用[2],在使用分布式训练时,工作路径会发生变化,可以使用os.chdir()函数来改变工作路径。最后,根据引用[3],BEVFusion项目使用的是mmdetection3d版本0.11.0。
相关问题
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。
mmdetection3d使用
mmdetection3d是一个基于PyTorch的开源目标检测框架,专注于3D场景中的目标检测任务。以下是使用mmdetection3d的一般步骤:
1. 安装依赖:首先,确保你的环境中已经安装好了PyTorch和CUDA。然后,使用pip安装mmdetection3d及其依赖库:
```
pip install mmcv-full open3d==0.9.0
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
cd mmdetection3d
pip install -v -e .
```
2. 数据准备:准备好自己的训练数据集,并将其转换为mmdetection3d支持的数据格式。你可以参考官方文档了解数据准备的细节:https://mmdetection3d.readthedocs.io/en/latest/tutorials/data_preparation.html
3. 配置模型:根据你的任务和数据集,选择合适的配置文件,并对其进行修改。在mmdetection3d的`configs`目录下可以找到各种预定义配置文件,你可以根据自己的需求进行修改。
4. 训练模型:使用命令行启动训练过程。示例命令如下:
```
./tools/dist_train.sh configs/your_config_file.py num_gpu
```
其中,`your_config_file.py`是你修改后的配置文件名,`num_gpu`是你要使用的GPU数量。
5. 测试模型:训练完成后,可以使用命令行进行模型的测试。示例命令如下:
```
./tools/dist_test.sh configs/your_config_file.py checkpoint_file num_gpu --eval
```
其中,`checkpoint_file`是模型的路径。
这是一个简单的使用流程,更详细的使用说明和示例可以参考mmdetection3d的官方文档:https://mmdetection3d.readthedocs.io/