MMDetection3D调试：关键文件和断点设置

最新推荐文章于 2024-05-28 12:36:54 发布
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本文介绍了MMDetection3D的调试方法，包括配置文件的修改以调整模型参数，如何设置断点进行代码调试，以及启动调试的步骤。调试有助于理解代码执行过程和解决点云数据处理中的问题。

MMDetection3D是一个强大的开源目标检测和3D感知库，专注于点云数据的目标检测和分割任务。在进行复杂的点云数据处理和模型训练时，调试是一个必不可少的步骤。本文将介绍在MMDetection3D中进行调试时的关键文件和断点设置方法。

  1. 配置文件（Config）
    MMDetection3D的调试开始于配置文件的设置。配置文件包含了所有模型、数据集和训练参数的设置。通过修改配置文件，可以调整模型结构、优化算法以及数据预处理等。以下是一个示例配置文件config.py的内容：
_base_ = [
    '../_base_/models/pointnet2_msg.py',
    '../_base_/datasets/kitti-3d-3class.py',
    '../_base_/schedules/cyclic_20e.py',
    '../_bas
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mmdetection3d debug 关键文件和断点
叶子的博客
11-17 4213
本专栏之前博文详细介绍了mmdetection3d的安装和验证过程。在后续运行该框架下的算法模型时，我们将采用调试的模式对模型关键程序部分进行逐行解析，进而加深对模型自身的理解。为了加快算法模型的调试效率，这里记录一下mmdetection3d中的几个关键的调试断点位置。
MMDetection3D Debug：点云的关键文件与断点
api_debug626的博客
09-12 188
本文涵盖的内容仅是MMDetection3D中点云相关的关键文件和断点设置，并且提供了相应的源代码作为参考。因此，对于初学者来说，建议先了解MMDetection3D的基本原理和使用方法，再进行具体的调试和开发工作。通过以上的关键文件和断点设置，我们可以在MMDetection3D的开发过程中进行调试，更好地理解代码逻辑、定位问题和修复bug。在MMDetection3D中，点云相关的关键文件主要包括数据集的处理、模型的定义以及网络的训练与测试。最后，网络的训练与测试是三维目标检测中的核心环节。
mmdetection3d项目代码（调试及问答记录）
Fzc_Ztt的博客
11-22 388
记录交流群内见到的问题及解决办法，有些并未亲自验证，暂时保存下来，为以后解决类似问题提供参考。 Q1: 更改可视化标签字体的大小 A1：
mmdetection-虚拟环境的搭建与代码调试
songchunxiao1991的博客
07-15 2294
1、mmdetection---虚拟环境配置 官方要求： 初始环境： python==3.6.8 CUDA==9.0 Pytorch==1.0.0 GCC==4.8.4 mmcv>=0.2.6 遇到的问题： ①、Segmentation fault(core dumped)-段错误 使用‘‘gdb’’追踪错误： 错误原因：gcc和系统版本太低，需要升级系统和gcc...
ubantu18.04从零开始-3D目标检测mmdetection的环境配置及模型训练和批量预测
qq_46385143的博客
04-14 1678
ubantu18.04从零开始-3D目标检测mmdetection的环境配置及模型训练和批量预测
mmdetection项目debug：deformable-detr
m0_51951660的博客
09-11 2171
源码阅读
mmdetection断点训练及遇到的问题AttributeError: ‘SSDHead‘ object has no attribute ‘loss_cls‘
TracyGC的博客
05-28 1291
由于mmdetection是用终端运行的，如果不小心把终端关掉了，用以下方式继续上次训练.进入mmdetection-main目录里面之后再次重新编译。可以看到train.py里面是有一个resume参数的。
基于MMDetection3D框架编写的3D目标检测程序的一般运行流程（数据流动情况）
weixin_45657478的博客
11-14 1752
MMDetection3D的运行流程
第二十三章 LaneAF框架结构以及接入MMDetection3D模型(车道线感知)
专注于人工智能学习，总结
11-02 805
近期参与到了的车道线检测的学习中去，以此系列笔记记录学习与思考的全过程。车道线检测系列会持续更新，力求完整精炼，引人启示。所需前期知识，可以结合进行系统的学习。
CUDA 12.2安装全解：为MMDetection3D性能优化铺垫
[Ubuntu 系统 cuda12.2 安装 MMDetection3D](https://i1.hdslb.com/bfs/archive/343d257d33963abe9bdaaa01dd449d0248e61c2d.jpg@960w_540h_1c.webp) # 1. CUDA 12.2入门与环境准备 ## 简介 CUDA（Compute Unified ...
【MMDetection3D】MVXNet踩坑笔记
qq_41502322的博客
11-08 7736
最近许多关于3D target detection的工作都集中在设计能够使用点云数据的神经网络架构上。虽然这些方法表现出令人鼓舞的性能，但它们通常基于单一模态，无法利用其他模态(如摄像头和激光雷达)的信息。尽管一些方法融合了来自不同模式的数据，这些方法要么使用复杂的pipeline来顺序处理模式，要么执行晚期融合，无法在早期阶段学习不同模式之间的相互作用。
mmdetection的训练、调试和测试
weixin_41311686的博客
06-08 4451
mmdetection的训练、调试和测试操作在相应的虚拟环境中训练，先找到train.py,看下里面的操作。在parse_args()里会有很多操作指令，训练自己看着加。
【干货】用mmdetection，在COCO数据集上跑通faster R-CNN（测试、训练）
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Activewaste
07-06 2万+
注：刚接触R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN，就尝试用mmdetection，在coco数据集上跑Faster R-CNN，训练测试完就来记录一下这个过程的一些坑 参考 mmdetection github网址 跑通mmdetection 安装Anaconda3遇到的几个问题 关于跑通mmdetection，建议主要看第一个网址，第二个网址参考为主，因为我按原博的步骤...
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06-14 8197
mmdetection3d 训练 ​ 本节以SECOND算法为例，简要介绍mmdetection3d second算法训练过程，含数据和python源码详细介绍。 1 mmdetection3d环境安装 mmdetection3d环境详细安装和调试请参考：【mmdetection3d】mmdetection3d安装详细步骤_Coding的叶子的博客-优快云博客。 2 KITTI数据集准备 mmdetection3d的kitti原始数据集主要由三部份组成，......
【AI框架】MMDetection3D 使用指南
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03-22 7134
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09-20 2119
optimizer SyntaxError: invalid syntax 调用GroupSampler 得到sampler发生错误 原因：mmdet/dataset/loader 下的 build_loader.py 单GPU和多GPU的分配写反了 改为： if dist: rank, world_size = get_dist_info() sampler = Distrib...
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