复现PointRcnn记录

captain_way

于 2021-09-12 11:04:55 发布

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分类专栏：三维点云文章标签： pytorch 深度学习 caffe

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/captain_py/article/details/115332760

本文详细记录了复现PointRcnn过程中遇到的问题及解决方法，包括sh build_and_install.sh错误的修复、plane数据集问题的处理、GPU资源限制的应对策略，以及复现步骤，包括环境搭建、数据集下载、模型训练和结果的可视化。在可视化部分，介绍了将预测结果与KITTI数据集结合，以及使用kitti_object_vis进行显示的方法。

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1. 复现报错解决

1.1 sh build_and_install.sh错误

复现PointRcnn时，安装 sh build_and_install.sh时出现Fatal error: cuda.h, No such file or directory，以下方法解决。

1.在~/.bashrc中设置环境变量

export CUDA_HOME=/home/usr/local/cuda-10.0
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

2.查看makefile文件是否对cuda的地址是/usr/local/cuda-10.0 有的默认是/usr/local/cuda

ln -s /usr/local/cuda-10.0 /usr/local/cuda

3.如果以上情况都不是，并且locate cuda.h 能找到正确位置，在terminal中如下操作

sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit

4.重启reboot。

1.2 plane数据集问题？

将lib\datasets\kitti_rcnn_dataset.py文件里的279~282行注释掉了，不让他调用数据增强函数apply_gt_aug_to_one_scene（...）。plane数据集也是可选的。

1.3 GPU不够

减小减小batch_size值。

2. 复现过程

pointRCNN原理与复现、pointrcnn复现+可视化、

2.1 安装anaconda

2.2 环境搭建

创建虚拟环境/进入

conda create -n pointrcnn python=3.6 
#官方要求版本3.6以上
conda activate pointrcnn

安装pytorch 1.0

conda install pytorch==

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