pointpillars运行步骤:
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1.git clone https://github.com/nutonomy/second.pytorch.git
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2.配置一些运行代码所需要的库,如果已经配置过就不需要这步操作了。
具体的配置步骤可以按照作者readme中给出的流程操作:
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3.因为pointpillars是在second的基础上进行修改的,而second的使用需要用到SparseConvNet,所以我们需要
git clone [email protected]:facebookresearch/SparseConvNet.git
,然后执行作者给出的如下流程。
cd SparseConvNet/
bash build.sh
然后将SparseConvNet放到/second.pytorch文件夹下就可以了。
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4.将second.pytorch添加到PAYHONPATH的路径下,这一步很关键!!!!!!
如果python路径中没有second.pytoch在后面运行代码时找不到对于的库就会出错。
添加PYTHONPATH的方法是:
export PYTHONPATH =$ PYTHONPATH : /YOURPATH
比如我的路径是,/home/xidian/second.pytorch,那需要执行
export PYTHONPATH =$PYTHONPATH :/home/xidian/second.pytorch
添加完成后可以通过查看python路径看是否将second.pytorch加入到了路径中。
python
import sys
print(sys.path)#打印出python路径
5.构造数据集
我的数据集是放在了second.pytorch/second/data/sets中,按照作者给出的方式排列数据:
在排列好数据集之后要对数据进行一些处理, 如下图
完成这些之后就可以开始训练了。
6.修改config文件,config在/second.pytorch/second/configs/pointpillars路径下,以car为例,将.proto中的文件修改,
train_input_reader: { … database_sampler { database_info_path: “/path/to/kitti_dbinfos_train.pkl” … }
kitti_info_path: “/path/to/kitti_infos_train.pkl”
kitti_root_path: “KITTI_DATASET_ROOT” }
eval_input_reader: { kitti_info_path: “/path/to/kitti_infos_val.pkl”
kitti_root_path:“KITTI_DATASET_ROOT” }
将其中的路径进行修改,修改成当前真实的路径。
比如我自己的数据路径是:
7.执行
cd ~/second.pytorch/second
python ./pytorch/train.py train --config_path=./configs/pointpillars/car/xyres_16.proto --model_dir=/path/to/model_dir
将model_dir的路径修改成自己准备存储model的路径,以我自己的路径为例,就是
python ./pytorch/train.py train–config_path=./configs/pointpillars/car/xyres_16.proto --model_dir=./model
然后就可以开始训练了,训练打印信息如下:
你太大了,我不练了!!!