运行RDSNet(利用mmdet/mmcv)出现的问题及解决办法

文章讲述了遇到的三个问题:mmcv版本升级后引发的Logger类型错误,解决UnicodeDecodeError的方法,以及在使用特定模型训练时因model_urls字典缺失引发的KeyError,给出了相应的解决步骤:降级mmcv版本、指定文件编码和升级torchvision库。

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1. TypeError: logger must be a logging.Logger object, but got <class 'str'>

这是mmcv版本更新导致的错误,只需要将mmcv退回至0.4.0即可

也就是在环境卸载mmcv后再安装

pip install mmcv==0.4.0

2. 出现UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position

原因:是在利用python读取文件时出现了这个错误,应该是格式不匹配的问题。

所以把出错的代码:

with open(filename, 'r') as f:

    cfg_text += f.read()

改成:

with open(filename, 'r',encoding='UTF-8') as f:

   cfg_text += f.read()

3. 在利用rdsnet_refine_r50_fpn_1x.py运行train.py时候出现  “checkpoint = load_url_dist(model_urls[model_name])         KeyError: 'resnet50'  ”的问题

原因:model_name 的值是 'resnet50',但在 model_urls 字典中找不到该键。

查看原来的代码,发现是”

model_urls = get_torchvision_models()

model_name = filename[14:]

checkpoint = load_url_dist(model_urls[model_name])

出错,因为torchvision找不到对应的模型

在对应的环境里面升级torchvision:

pip install --upgrade torchvision --user

### LADAR语义分割模型的研究与实现 LADAR(激光探测与测量),也被称为LiDAR,在自动驾驶、机器人导航以及三维场景理解等领域具有重要应用价值。由于其能够提供高精度的距离信息,因此被广泛用于目标检测和语义分割任务中[^1]。 #### 数据集的选择 对于LADAR数据的处理,通常依赖于特定的数据集来训练和验证模型性能。常见的公开数据集包括KITTI、SemanticKITTI 和 NuScenes 等。这些数据集中包含了丰富的标注信息,可以支持语义分割研究。例如,SemanticKITTI 提供了大规模的城市环境点云数据,并附带详细的逐点标签。 #### 模型架构设计 针对LADAR点云的特殊性质,许多先进的神经网络结构已经被开发出来以解决语义分割问题。一种典型的方法是基于体素化 (Voxelization) 的技术,它通过将不规则分布的点云转换成固定大小的网格来进行高效计算。PointNet++ 是另一个重要的框架,该算法直接操作原始点云而无需任何预处理步骤,从而保留更多几何细节。 此外,RDSNet作为一种新颖的设计思路,不仅实现了对象检测还兼顾了实例级别的分割功能。这种双向反馈机制使得特征提取更加精确可靠,适用于复杂场景下的精细分类需求。 #### 实现流程概述 以下是构建一个基本LADAR语义分割系统的简化过程: ```python import torch from torchvision import models # 加载预先定义好的骨干网络作为基础编码器 encoder = models.resnet18(pretrained=True) class SemanticSegmentationModel(torch.nn.Module): def __init__(self, num_classes=20): super(SemanticSegmentationModel, self).__init__() # 定制解码部分以适应具体应用场景的要求 self.decoder = torch.nn.Sequential( torch.nn.ConvTranspose2d(512, 256, kernel_size=3), ... ) def forward(self, x): features = encoder(x) output = self.decoder(features) return output model = SemanticSegmentationModel() print(model) ``` 上述代码片段展示了一个简单的卷积编解码器结构,其中ResNet用作特征抽取模块,后续加入反卷积层完成像素级别的预测输出。 #### 性能评估指标 为了衡量不同方法的有效性,研究人员常采用交并比(IoU),平均准确率(mAP)等量化标准进行比较分析。同时考虑到实际部署中的实时性约束条件,推理速度也是一个不可忽视的因素。 ---
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