Windows环境下的OpenPCDet流程及常见问题解析

最新推荐文章于 2024-03-26 14:52:14 发布
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本文详细介绍了在Windows下使用OpenPCDet进行点云目标检测的完整流程，包括安装依赖、克隆仓库、配置环境、数据准备、编译CUDA扩展、训练与测试模型，并解析了编译错误、内存错误和数据格式错误等常见问题的解决方案。

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OpenPCDet是一个用于点云目标检测和实例分割的开源项目，它提供了一系列强大的工具和算法来处理点云数据。本文将介绍在Windows环境下使用OpenPCDet的流程，并解答一些常见问题。

流程概述：

  1. 安装依赖项：在Windows环境中使用OpenPCDet，首先需要安装一些必要的依赖项。这些依赖项包括Python、PyTorch、CUDA、CUDNN以及其他一些常见的Python库。确保按照官方文档提供的要求正确安装这些依赖项。

  2. 克隆OpenPCDet仓库：在GitHub上找到OpenPCDet的仓库，并将其克隆到本地机器上。可以使用Git命令行或者图形界面工具来完成此操作。

  3. 配置环境：在克隆的仓库中，有一个名为tools/cfgs的文件夹，其中包含了一些配置文件。根据自己的需求，选择合适的配置文件，并根据其中的注释进行相应的修改。主要的配置文件包括kitti_models.yaml和kitti_models/baselines文件夹下的配置文件。

  4. 数据准备：在使用OpenPCDet进行点云目标检测之前，需要准备好相应的数据。可以使用KITTI或者自定义的数据集。确保数据集按照OpenPCDet的要求进行格式化，并将其路径配置到相应的配置文件中。

  5. 编译CUDA扩展：OpenPCDet中使用

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OpenPCDet系列 | 1.OpenPCDet的安装训练与测试
Clichong
03-02 2607
不过我是用本地远程连接服务器跑的代码，所以希望可以在本地打开tensorboard，方法如下。3）另外还可以通过slurm进行多GPU训练（不过这里我没有跑通），然后今年过年后回来实验室一试便成功了，真是神奇。训练PointPillar模型。训练Voxel-RCNN模型。1）选择模型推理显示预测结构。
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OpenPCDet OpenPCDet是一个清晰，简单，自成体系的开源项目，用于基于LiDAR的3D对象检测。 它也是 ， 和的官方代码版本。 概述 变更日志 [2020-11-27]错误修复：如果您想使用我们提供的Waymo评估工具（请参阅 ），请重新准备Waymo数据集（版本1.2）的验证信息。 请注意，您不需要重新准备训练数据和真实的数据库。 [2020-11-10]新增功能：最新的结果为提供了支持。 当前，我们在Waymo开放数据集上提供SECOND ， PartA2和PV-RCNN的配置和结果，并且可以通过修改其数据集配置轻松支持更多模型。 [2020-08-10]错误修复：已更新提供的NuScenes模型，以修复加载错误。 如果您需要使用预训练的NuScenes模型，请重新下载它。 [2020-07-30] OpenPCDet v0.3.0已发布，具有以下功能： 现
windows下配置OpenPCDet
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05-18 1914
2安装pytorchpip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。4.克隆 OpenPCDet项目 git clone https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.git。
成功在windows系统上安装OpenPCDet-踩坑无数版
weixin_49252254的博客
12-19 4325
在网上看了无数帖子，终于集百家之长后，安装成功了。事实证明是可以安装成功的，希望还在挣扎的兄弟们不要放弃。
OpenPCDet windows 安装测试实战
jacke121的专栏
12-27 1164
OpenPCDet windows 安装测试
安装openpcdet
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10-18 3130
安装openpcdet本机配置安装cuda，对因版本的cudnncuda安装cudnn安装anacondaconda 指令Cmake安装安装中间出现的错误及解决安装spconvERROR测试spconv安装OpenPCDetERROR：GPU算力与pytorch不匹配安装mayavi 4.7.3跑DEMOERROR成功显示 本机配置 RTX3070 Ubuntu 20.4 Nvidia driver: 470 cuda: 11.1 cudnn: 8.0.5 pytorch: 1.9.1+cu111 安装cu
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首先的首先极其不推荐将OPenPCDet运行在Windows上，过程非常复杂，适配也不是很好，不推荐在windows下载并训练，本人做这个主要是方便再笔记本电脑上对实验结果进行整理，处理一些简单的推理评估等任务。如有必要请继续阅读：
OpenPCDet ingroup-inds库 windows编译
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本篇将详细讲解如何在Windows环境下编译OpenPCDet中的ingroup_inds库。 首先，了解Linux与Windows系统的差异是至关重要的。Linux系统广泛使用于服务器和开发环境，其命令行工具和编译工具链（如GCC、Make等）相对...
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为了在 Ubuntu 18.04.5 上配置 OpenPCDet 环境，需要安装多个依赖项，包括 CUDA、cuDNN、Python、PyTorch 等。 首先，需要安装 CUDA 11.1 和 cuDNN 8.0.4.30，以满足 OpenPCDet 的依赖项要求。然后，使用 conda ...
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对于在Windows上安装OpenPCDet，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 首先，确保您已经安装了Python环境。建议使用Anaconda来管理Python环境，您可以从Anaconda官网下载安装程序并按照提示进行安装。 2. 打开Anaconda...
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打开文件夹，运行指令，进入创建的环境中，安装pcdet库和一些依赖。，搜索scikit-image，使用他给出的指令进行安装即可。然后验证安装的spconv能用不：没有输出就是没问题。安装过程中可能会出现某些安装失败的情况。创建完成后，输入下面指令后，重启终端。1.配置OpenPCDet环境。接下来就是准备开始训练了！重复进行，安装缺失的依赖和库。3.克隆OpenPCDet。其他缺失的依赖可以通过。2.安装spconv。
Openpcdet训练自己的数据集
qq_42373896的博客
11-28 6927
本人移植其他的数据集，由于我有自己的image数据，已经按照kitti数据集的格式转换为velodyne, calib, label, image四个文件，并且实现了评估，以及最终的检测结果，所以可能和其他博主不一样。这个函数主要用来生成你的数据字典，一般以.pkl后缀，如果你不需要评估，可以将其中的评估部分删除，原理也很简单。之前训练之后检测框并没有出来，后来我才发现可能是自己的数据集太少，出来的检测框精度太低，于是我在。部分作了一点修改，并在之前加入一个mask限制条件，结果果然出来检测框了。
NVIDIA Jetson AGX Xavier安装OpenPCDet完整踩坑记录
popuff的博客
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NVIDIA Jetson AGX Xavier安装OpenPCDet的完整过程，出现的问题及解决方案。
完整安装流程 我现在win10系统，请重新写一下安装流程
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<think>好的，用户现在在Windows 10系统上想要安装OpenPCDet，之前给出的指南是基于Ubuntu的，我需要调整步骤以适应Windows环境。首先，我需要考虑Windows下常见的依赖问题，比如spconv的安装，因为在Linux上通常使用预编译的二进制文件，而Windows可能需要从源码编译或者寻找合适的版本。 用户可能已经尝试过按照Ubuntu的步骤在Windows上操作，但遇到了问题，比如找不到spconv的合适版本或者编译错误。这时候需要明确告诉他们在Windows上的不同之处，比如使用conda环境、安装特定版本的PyTorch，以及处理spconv的安装问题。 接下来，我需要检查spconv在Windows上的支持情况。根据社区的经验，spconv 2.x可能不支持Windows，所以可能需要使用spconv 1.x版本，或者寻找其他替代方案，比如使用预编译的轮子。这时候可能需要推荐使用spconv 1.2.1，并搭配对应的PyTorch版本，比如PyTorch 1.9.0和CUDA 11.1。 另外，在Windows上编译自定义算子时，可能需要安装Visual Studio的构建工具，特别是C++的编译环境，比如MSVC。需要提醒用户安装Visual Studio 2019或更高版本，并包含C++桌面开发组件。 还有，数据路径的处理在Windows上可能需要使用反斜杠，或者建议用户使用相对路径以避免路径问题。同时，符号链接在Windows上可能需要管理员权限或者使用mklink命令，但为了简化，可能建议用户直接复制数据到指定目录，而不是创建符号链接。 还要注意，在Windows中使用Python虚拟环境时，conda和pip的混合使用可能导致依赖冲突，所以需要明确步骤，比如先安装PyTorch，再安装其他依赖，避免版本冲突。 最后，测试步骤中可能需要调整批处理大小，因为Windows上的GPU内存可能较小，需要建议用户减少batch_size以防止内存不足的问题。 总结一下，我需要调整的步骤包括：环境准备中的PyTorch和CUDA版本，spconv的安装方式，编译自定义算子的前提条件（安装VS构建工具），数据准备的路径处理，以及可能遇到的常见问题解答，比如spconv安装失败、编译错误等。同时，要确保所有命令适用于Windows的CMD或PowerShell，比如使用反斜杠或者适当修改路径格式。</think>以下是专为Windows 10系统设计的OpenPCDet完整安装流程： --- ### **Windows 10 专属安装指南** #### **1. 环境准备** ```bash # 创建Python虚拟环境（必须） conda create -n openpcdet_win python=3.8 conda activate openpcdet_win # 安装PyTorch（关键步骤） # 选择与CUDA 11.1兼容的版本（Windows兼容性最佳） pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html # 验证CUDA可用性 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" # 应输出True ``` #### **2. 安装特殊依赖** ```bash # 安装spconv 1.2.1（Windows专用版本） # 下载预编译包（需匹配CUDA 11.1） pip install https://github.com/traveller59/spconv/releases/download/v1.2.1/spconv-1.2.1-cp38-cp38-win_amd64.whl # 安装其他核心依赖 pip install -r requirements.txt ``` #### **3. 安装编译工具** 1. 安装Visual Studio 2019 - 勾选 "使用C++的桌面开发" - 包含 "MSVC v142" 和 "Windows 10 SDK" 2. 设置环境变量 ```cmd set DISTUTILS_USE_SDK=1 set MSSdk=1 ``` #### **4. 编译自定义算子** ```powershell # 使用x64 Native Tools命令行执行 cd OpenPCDet python setup.py develop ``` #### **5. 预训练模型下载** ```powershell # 在项目根目录执行 Invoke-WebRequest -Uri "https://hpc.cqu.edu.cn/pretrained_models/voxelnet_car_84.54.pth" -OutFile "checkpoints\voxelnet_car_84.54.pth" ``` --- ### **Windows专有问题解决方案** #### **Q1: 出现`error C2065: 'M_PI': undeclared identifier`** ```diff 修改 pcdet/ops/pointnet2/pointnet2_stack/pointnet2_utils.h： + #define _USE_MATH_DEFINES #include <math.h> ``` #### **Q2: 遇到`LINK : fatal error LNK1104: 无法打开文件 'c10.lib'`** ```cmd # 设置LIB环境变量指向PyTorch库路径 set LIB=%LIB%;%CONDA_PREFIX%\Lib\site-packages\torch\lib ``` #### **Q3: 点云可视化问题** ```bash pip install open3d==0.9.0 # 必须使用此版本 ``` --- ### **数据准备（Windows路径示例）** ```powershell # 创建符号链接（需管理员权限） mklink /D "D:\OpenPCDet\data\kitti" "E:\Datasets\KITTI" # 目录结构示例 data/ └── kitti/ ├── ImageSets/ ├── training/ │ ├── calib/ │ ├── image_2/ │ ├── label_2/ │ └── velodyne/ └── testing/ ├── calib/ ├── image_2/ └── velodyne/ ``` --- ### **Windows性能优化** 1. **关闭杀毒软件实时监控**：防止文件访问冲突 2. **设置虚拟内存**：建议初始大小16GB，最大32GB 3. **GPU加速配置**： ```python # 修改配置文件增加以下参数 OPTIMIZATION: ENABLE_CUDNN_BENCHMARK: True USE_FP16: True ``` --- ### **验证安装成功** ```powershell python demo.py --cfg_file cfgs/kitti_models/voxelnet.yaml --ckpt checkpoints/voxelnet_car_84.54.pth --data_path %USERPROFILE%\Downloads\demo_data.bin # 预期看到输出：生成pred_boxes.ply和pred_objects.txt ``` --- 如果遇到CUDA内存不足问题，可尝试以下调整： ```yaml # 修改voxelnet.yaml MODEL: VFE: MAX_POINTS_PER_VOXEL: 32 → 16 DATA_CONFIG: MAX_NUMBER_OF_VOXELS: 60000 → 30000 ```
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