pointpillars代码,篇一之训练准备工作~~~

pointpillars运行步骤:

  • 1.git clone https://github.com/nutonomy/second.pytorch.git

  • 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:
    在这里插入图片描述

  • 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。

  • 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

在这里插入图片描述

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:
在这里插入图片描述

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:
在这里插入图片描述


你太大了,我不练了!!!


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转载自blog.csdn.net/qq_35515203/article/details/103887545
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