三维目标检测之OpenPCDet环境配置及demo测试
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作者：hello689@CSDN
编辑：东岸因为@一点人工一点智能
原文地址：https://blog.csdn.net/jiachang98/article/details/126077632
00 实验环境
· Ubuntu 16.04
· RTX 2080
· CUDA 10.1
01 安装步骤
1.1 安装之前
1.1.1 验证cmake版本
cmake --version
cmake版本要大于等于1.13，不然后边的库的setup过程会报错。不要看网上的博客盲目执行pip install cmake或者apt-get autoremove cmake，这样会导致出一些额外的错误。我参考的是这篇博客进行cmake的升级。
1.1.2 验证cuda和cudnn是否安装好了
先说一下我遇到的问题，因为这次的机子是我接手别人的，里边看似是cuda和cudnn都配置好了，但是后边运行的时候还是过不去。
nvcc -V和nvidia-smi两个命令显示的cuda是不一致的，这个问题不大。
主要看nvcc -V这条命令显示的cuda版本。nvidia-smi所显示的cuda是，这个台机器安装驱动所能带动的最大cuda版本，nvcc -V显示的cuda版本才是运行是的版本。
一般来说nvidia-smi所显示的版本要高一些。但是，我这台机器nvcc -V所显示是10.2，nvidia-smi所显示的是10.1，本着能不改驱动就不改驱动的原则（担心ubuntu的黑屏），我把~/bashrc中的环境变量改成了10.1版本的。
nvcc -V # 显示安装的cuda版本cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2 ## 显示安装的cudnn版本
下边所有库安装好之后，最好验证一下是否安装成功，成功后，再进行下一步，否则后边容易出错，且难定位。
1.2 配置环境，安装需要的库
1.2.1 创建虚拟环境
创建虚拟环境
1.2.2 进入该虚拟环境
conda activate openpcdet
1.2.3 安装pytorch
注：安装的是gpu版本，安装之后可以测试一下，torch是否能调用cuda。
安装命令，建议去官网复制粘贴，不容易出现cuda和torch版本不匹配的问题。我没有换源，直接用下边的命令行，下载安装也非常快。
1.2.4 安装spconv
这一步比较容易出现问题。目前spconv出了2.0以上版本，而spconv2.只支持cuda10.2以上版本。
如果cuda版本合适，直接运行pip安装即可，像我的系统安装的是cuda10.1，只能老老实实下载原始的版本。
找个文件夹，开始安装spconv1.2：
#安装libboostsudo apt-get install libboost-all-dev# 下载spconv，并切换分支git clone -b v1.2.1 https://ghproxy.com/https://github.com/traveller59/spconv.gitcd spconv# spconv项目中的third_party对应的目录中有三个文件夹是空的，删除了就行;#下载pybind11这个包替换掉空文件，并把pybind11放入cd third_partygit clone https://ghproxy.com/https://github.com/pybind/pybind11cd .. #退回python3 setup.py bdist_wheel#如setup.py这一步报错，可能需要你删掉build/ dist/ spconv.egg-info/，这几个文件夹之后再编译cd ./distpip install spconv-1.2.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl# 先检查一下dist里边的文件，有可能是空的
如果你所用的机子，可以安装spconv2.x：
方法一（pip安装）：pip install spconv-cu102 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple方法二（源码安装）：#cumm安装git clone https://ghproxy.com/https://github.com/FindDefinition/cummcd ./cummpip install -e .#spconv安装git clone https://ghproxy.com/https://github.com/traveller59/spconvcd ./spconvpip install -e .
cuda版本对应的spconv版本：
验证是否安装成功：
pythonimport spconv
1.3 安装OpenPCDet
命令：
git clone https://ghproxy.com/https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.gitcd OpenPCDetpip install -r requirements.txtpython setup.py develop
注：numpy库不能太低，我的默认安装了1.16.0版本，后边报错信息不会直接显示numpy版本过低，而是显示No Module xxx，很难看出是numpy版本的问题。
验证pcdet是否安装成功：
pythonimport pcdet
02 可视化部分
ros下的可视化，可以参考我另写的一篇博客。三维目标检测之ROS可视化
2.1 安装可视化库
首先需要安装可视化的库，mayavi或者open3d两者都可以，可以安装其中一个，也可以两个都安装。
我在安装mayavi的时候一直有问题，转而安装open3d，下边以open3d为例。
因为新版本不支持ubuntu16.04，所以我这里是指定的open3d版本号，这里要感谢这篇博客，之前没有考虑到open3d的版本选择跟ubuntu的版本号也有关系。
如果不是ubuntu18.04及以上版本，open3d的版本就可以高一些了。
conda install -c open3d-admin open3d==0.9.0pip install open3d-python
注：open3d的安装用conda来安装，pip安装一直会出问题。
验证open3d是否安装成功：
pythonimport open3d
如果有错误，可以到文中的第三部分（问题汇总），查看原因，可能是open3d版本不对，也可能是调用了~/.local中的open3d库。
tools/demo.py文件中，优先使用的是open3d，如下图所示，如果想要用mayavi这个库的话，需要把try部分删了，只用except里边的部分。
2.2 测试
从官方下载，想要测试的网络模型。
将训练模型和测试的点云数据放在合适的位置，执行下边的命令。
python3 demo.py--cfg_file cfgs / kitti_models / pointpillars.yaml \--ckpt pointpillars.pth \--data_path $ {POINT_CLOUD_DATA}
我用的数据是kitti数据集中的000000.bin，选用pointpillars来进行测试;
测试结果：
03 问题汇总
3.1 mayavi的问题：python3.8安装mayavi4.7.3
安装的顺序，安装的版本都有一定的要求，这几个的先后编译顺序不能颠倒。
pip install vtk==8.1.2 # 自动安装的vtk是9，会产生冲突pip install mayavi==4.7.3pip install PyQt5
报错信息：
AttributeError: type object 'DialogCode' has no attribute 'Accepted'
这个问题，我一直没解决，网上很多方法，在我的机子上都解决不了。
3.2 Open3d的问题：
如果遇到类似下边的情况，大概率为open3d版本问题导致。
情况一：
AttributeError: 'open3d.geometry.PointCloud()' object has no attribute 'voxel_down_sample'
情况二：
ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6: version `GLIBC_2.27' not found (required by /home/xxxx/xxxx/lib/python3.7/site-packages/open3d/open3d_pybind.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so)
我在第二个问题上卡了一段时间，明明版本什么都对了呀，为啥运行demo.py的时候还是出错。
另外，因为我之前安装过open3d，所以在~/.local中有一个版本错误的open3d，在运行demo程序的时候，需要加上-s，-s可以让Python不去查找用户目录中的库。
python -s demo.py
如何运行python而不在其模块搜索路径中包含~/.local/lib/pythonX.Y/sitepackages
3.3 运行demo时出错
情况一：段错误（核心已转储）
(pcdet) auto@auto-System-Product-Name:~/OpenPCDet/tools$ python demo.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pv_rcnn.yaml --ckpt pv_rcnn_8369.pth --data_path ../data/kitti/testing/velodyne/000008.bin2022-03-06 21:32:26,628 INFO -----------------Quick Demo of OpenPCDet-------------------------2022-03-06 21:32:26,628 INFO Total number of samples: 1/home/auto/anaconda3/envs/pcdet/lib/python3.7/site-packages/torch/functional.py:445: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at ../aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:2157.)return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined]2022-03-06 21:32:29,122 INFO ==> Loading parameters from checkpoint pv_rcnn_8369.pth to CPU2022-03-06 21:32:29,154 INFO ==> Done (loaded 367/367)2022-03-06 21:32:29,300 INFO Visualized sample index: 1段错误 (核心已转储)
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