本文介绍如何使用PyTorch的SECOND库进行PointPillars模型的训练与应用，包括Kitti数据集的预处理步骤，如创建imageset文件夹并划分数据集，以及在不同GPU上运行的配置方法。同时，分享了spconv可视化编译过程中遇到的问题及解决方案。
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numony的pytorch.second主要是做pointpillars的，下载kitti后要建立imageset文件夹，并使用
脚本来将编号拆分为train test eval三部分。否则无法运行create data.py
要想使用另外一块gpu，改变train.py里面的cuda:0是会报错的，正确方法是在python3 train.py前面加上CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
使用traveller58的second.pytorch是为了使用可视化，但是编译spconv需要改/home/c/spconv/build/temp.linux-x86_64-3.6/CMakeFiles/CMakeError.log 把有wall那段删除，最后一个报错pybind11 does not contain a CMakeLists.txt file. 用git submodule update --init --recursive解决
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