LION项目安装与配置指南

LION项目安装与配置指南

LION [NeurIPS 2024] Official code of ”LION: Linear Group RNN for 3D Object Detection in Point Clouds“ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lion12/LION

1. 项目基础介绍

LION项目是一个用于3D对象检测在点云中的线性群RNN（循环神经网络）模型。该项目在多个数据集上取得了先进的性能，并支持几乎所有的线性RNN操作符。LION模型能够在不超过24G显存（如RTX 3090、RTX4090、V100和A100）的显卡上训练所有模型，非常适合资源有限的环境。

主要编程语言：Python、CUDA、C++

2. 关键技术和框架

• 线性群RNN：LION模型使用线性RNN进行3D对象检测，相比传统RNN有更少的参数和计算需求。
• 支持多种线性RNN操作符：包括Mamba、RWKV、RetNet、xLSTM和TTT等。
• 点云处理：项目针对点云数据的特点进行了优化，能够有效地处理三维空间信息。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.6 或更高版本
• CUDA 10.2 或更高版本（根据您的显卡兼容性选择）
• C++编译器（如GCC 5.4 或更高版本）
• Git版本控制系统

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开命令行终端，执行以下命令克隆项目：

   git clone https://github.com/happinesslz/LION.git
   cd LION
   

2. 安装依赖

   根据项目要求安装Python依赖项。首先，创建一个虚拟环境（推荐）：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # 在Windows系统中使用 `venv\Scripts\activate`
   

   然后，安装所需的Python库：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 编译C++扩展

   项目可能包含C++编写的扩展，需要编译。进入相应目录并执行编译命令：

   cd path/to/cpp_extension
   mkdir build && cd build
   cmake ..
   make
   

   确保将path/to/cpp_extension替换为实际的目录路径。

4. 配置环境

   根据项目需求配置环境变量。例如，如果需要设置CUDA路径，可以在.bashrc或.bash_profile文件中添加：

   export PATH=/usr/local/cuda-10.2/bin:$PATH
   export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
   

   请根据实际安装的CUDA版本修改路径。

5. 运行示例代码

   执行项目中的示例脚本，以验证安装是否成功：

   python path/to/example_script.py
   

   将path/to/example_script.py替换为实际的脚本路径。

以上步骤涵盖了从环境准备到项目安装的基本过程。安装完成后，您可以按照项目提供的文档进一步进行配置和模型训练。

LION [NeurIPS 2024] Official code of ”LION: Linear Group RNN for 3D Object Detection in Point Clouds“ 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/lion12/LION