MotionSeg3D 项目常见问题解决方案

MotionSeg3D 项目常见问题解决方案

MotionSeg3D [IROS 2022] Efficient Spatial-Temporal Information Fusion for LiDAR-Based 3D Moving Object Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MotionSeg3D

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目名称：MotionSeg3D

项目简介：MotionSeg3D 是一个基于 LiDAR 的三维运动物体分割项目，它通过高效的空间时间信息融合技术对三维点云数据进行处理，实现对运动物体的精确分割。该项目旨在为自动驾驶、机器人导航等领域提供高效的三维运动目标检测解决方案。

主要编程语言：Python

2. 新手使用该项目时需特别注意的3个问题及解决步骤

问题1：如何安装项目环境？

问题描述：新手在尝试运行项目时，可能会遇到环境配置问题，导致项目无法正常运行。

解决步骤：

1. 确保您的系统为 Ubuntu 18.04 或更高版本。
2. 使用 conda 创建新的虚拟环境：

   conda env create -f environment.yaml
   

3. 激活虚拟环境：

   conda activate mos3d
   

4. 安装 SoftPool：

   git clone https://github.com/alexandrosstergiou/SoftPool.git
   cd SoftPool
   git checkout 2d2ec6d  # 回滚到特定版本
   cd pytorch
   make install
   

5. 安装 TorchSparse：

   sudo apt install libsparsehash-dev
   pip install --upgrade git+https://github.com/mit-han-lab/torchsparse.git@v1.4.0
   

问题2：如何下载预训练模型和数据集？

问题描述：新手可能不清楚如何获取项目所需的数据集和预训练模型。

解决步骤：

1. 下载 toy-dataset 和预训练权重，可以使用以下命令：

   gdown --id 1t8OuDgFzUspWtYVHSfiGkXtGrBsuvtWL  # 下载 toy-dataset
   gdown --id 199hRJBs-3MVgqrd4Tb08Eo5pjBG74cSX  # 下载 checkpoints
   

2. 解压下载的数据集和权重：

   unzip toydata.zip
   unzip ckpt_motionseg3d_pointrefine.zip
   

问题3：如何进行推理和可视化预测？

问题描述：新手可能不熟悉如何使用项目代码进行推理和可视化预测结果。

解决步骤：

1. 修改 seq_id 以对应 model_path/data_cfg.yaml 中的有效序列。
2. 使用以下命令进行推理：

   python infer.py -d /toydata -m /log/motionseg3d_pointrefine -l /pred/oursv1 -s valid
   

3. 根据项目文档中提供的可视化工具，查看推理结果。

MotionSeg3D [IROS 2022] Efficient Spatial-Temporal Information Fusion for LiDAR-Based 3D Moving Object Segmentation 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MotionSeg3D