MMDetection3D框架环境配置

MMDetection3D是一个基于PyTorch的开源3D目标检测框架。下面是MMDetection3D的环境配置步骤：

安装Anaconda，教程很多不在说明。

1.创建Python环境

使用以下命令创建一个Python 3.8环境：

conda create -n mmdetection3d python=3.8

使用以下命令激活Python环境： 

conda activate mmdetection3d

2.安装gpu版本的torch、torchvision

2.1 下载对应的torch、torchvision安装包：

下载链接： 

download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

torch-1.9.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl

torchvision-0.10.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl

2.2 安装PyTorch和torchvision

        安装PyTorch和torchvision的命令：

pip install torch-1.9.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install torchvision-0.10.1+cu111-cp38-cp38-win_amd64.whl

3 安装 MMDetection3D

使用MIM安装MMEngine、MMCV、MMDetection

pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install "mmcv>=2.0.0rc4"
mim install "mmdet>=3.0.0"

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git -b dev-1.x
# "-b dev-1.x" 表示切换到 `dev-1.x` 分支。

cd mmdetection3d

pip install -v -e .

# "-v" 指详细说明，或更多的输出
# "-e" 表示在可编辑模式下安装项目，因此对代码所做的任何本地修改都会生效，从而无需重新安装。

4. 验证安装

下载配置文件和模型权重文件。

mim download mmdet3d --config pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-car --dest .

当前文件夹中发现两个文件 `pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-car.py` 和 `hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-car_20220331_134606-d42d15ed.pth`。

直接运行如下命令：

python demo/pcd_demo.py demo/data/kitti/000008.bin pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-car.py hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-car_20220331_134606-d42d15ed.pth --show

出现如图所示的结果则安装成功：