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摘要

本篇博客记录了OpenPCDet项目安装所用的环境和步骤

环境与步骤

1.系统环境

环境名称	版本
操作系统	Ubuntu 20.04.6 LTS（Docker容器内）
显卡	NVIDIA GeForce RTX 4090
显卡驱动	560.35.03
CUDA版本	12.6

2.解释器、编译器

环境名称	版本
Python版本	3.8.0
gcc版本	9.4.0

• 服务器安装显卡驱动、CUDA、Conda环境可参考
• Windows PC安装显卡驱动、CUDA、Conda环境可参考

注：此项目在Windows系统上安装需要格外适配

3.拉取项目、准备依赖

# 3.1拉取项目
git clone https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.git

# 3.2准备依赖
# 3.2.1 安装torch
pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# 3.2.2 安装spconv
pip install spconv-cu120 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 3.2.3 安装OpenPCDet声明的依赖
cd OpenPCDet
pip install -r requirements.txt --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

# 项目准备、编译
python setup.py develop

4.下载模型权重、数据集

• 模型权重

• 数据集下载：参考此篇博客

模型权重和数据集文件（上传单个bin文件即可测试）上传至OpenPCDet/tools目录下

5.运行Demo以及处理报错

# 运行Demo
python demo.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pv_rcnn.yaml  --ckpt pv_rcnn_8369.pth  --data_path 000002.bin

• 问题一：补充依赖：open3d

pip install open3d

• 问题二：补充依赖av2并适配版本

pip install av2

pip默认安装了av2的最新版本0.3.1，要求python版本不低于3.9，此处降低av2版本为0.2.0，进行适配

pip install av2==0.2.0

• 问题3：kornia.geometry.conversions.py报错

疑似版本问题，pip默认安装了kornia的最新版本0.7.3，这里尝试降低版本进行尝试，降低为0.6.10

pip install kornia==0.6.10  -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

6.运行成功并可视化

由于云服务器上的系统没有图形化界面，无法进行可视化，故在demo.py脚本中增加打印预测结果的语句以验证是否运行成功。另外，要可视化的数据保存到json文件中，然后从云上拉取json文件到本地进行可视化。

• demo.py脚本修改

• 运行成功

• 本地可视化

import numpy as np
from visual_utils import open3d_vis_utils as V
OPEN3D_FLAG = Trueimport jsonwith open(r'E:\code\OpenPCDet\tools\visual_utils\data_dict.json','r') as f:data_dict = json.load(f)
for key in data_dict.keys():print(key)data_dict[key] = np.array(data_dict[key])
V.draw_scenes(points=data_dict['points'], ref_boxes=data_dict['pred_boxes'],ref_scores=data_dict['pred_scores'], ref_labels=data_dict['pred_lables']
)