HOP模型代码复现，环境部署

论文：Temporal Enhanced Training of Multi-view 3D Object Detector via Historical Object Prediction

torch

根据作者在readme.md环境指示：

python=3.6.9
pytorch=1.8.1
torchvision=0.9.1
cuda=11.2

但是，注意，在pytorch官方中，并没有给出，基于cuda=11.2下的torch==1.8.1

由于cuda向下兼容，所以，我们使用cuda=11.1的代码进行安装torch==1.8.1

参照如下：

# CUDA 11.1
pip install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

mmdet相关包的安装

这部分是最逆天的！！！

mmcv-full==1.5.2
mmdet==2.24.0
mmsegmentation==0.25.0
mmdet3d==1.0.0rc4

mmcv-full需要单独的链接安装 MMCV — mmcv 1.5.0 文档，或者使用mmengine进行安装。

其他的参照上面的给出的版本进行安装。

 其中，对于mmsegmentation版本可以会和mmcv-full冲突，所以，你可以修改mmseg文件下的__init__.py文件中的mmcv版本，使其不出现报错。

具体文件参见如下：

# mmseg文件__init__.py位置
/home/ubuntu/miniconda3/envs/hop/lib/python3.6/site-packages/mmseg/__init__.py


你可以通过如下方式获取到（前提是，你已经安装了mmseg包）：
import mmseg
print(mmseg.__file__)

对文件__init__.py做出如下修改：

总结

以上，总结了复现hop环境时容易出错的两个地方，并给出了解决方法。对于数据集，则按照readme.md上所给出的方法即可。