second.pytorch踩坑

最新推荐文章于 2025-04-07 13:20:53 发布

炼丹术师

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本文介绍如何处理Kitti数据集并进行可视化展示。主要内容包括：调整pkl数据生成路径，修改KittiViewer源代码使其能正常运行，并补充缺失的point_cloud文件夹。此外，还提供了遇到问题时的解决思路。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1、生成pkl数据的 --data_path要改为–root_path

python create_data.py kitti_data_prep --root_path=KITTI_DATASET_ROOT

2、Kitti Viewer虽然已经弃用了（推荐用Kitti Viewer Web），但是仍可以用，需要修改几个地方：
（1）second/kittiviewer/viewer.py中把

from second.core.sample_ops import (
    sample_from_database_v2, sample_from_database_v3, sample_from_database_v4,
    DataBaseSamplerV2)

中的sample_from_database_v2, sample_from_database_v3, sample_from_database_v4删除变为：

from second.core.sample_ops import DataBaseSamplerV2

（2）然后在second/pytorch/train.py中添加predict_to_kitti_label函数，这个函数只有在v1.0版本中有，名字叫predict_kitti_to_anno，把v1.0版本中的predict_kitti_to_anno函数复制来改名为predict_to_kitti_label。
（3）缺失了point_cloud文件夹，从v1.0版本中复制到second.pytorch/second/core
3、然后运行viewer.py的时候根据报错安装缺失的包。

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