MMdetection3D フレームワークを使用した 3D ターゲット検出 (煙アルゴリズム)
1.mm検出3d
mmdetection3d は、OpenMMLab によって開発された 3D ターゲット検出用のオープン ソース ツールボックスです。これには、単眼 3D ターゲット検出、多眼 3D ターゲット検出、点群 3D ターゲット検出、マルチモーダル 3D ターゲット検出など、多くの古典的な 3D ターゲット検出アルゴリズムが含まれています、など全方向に。対応するアルゴリズムの重みをダウンロードし、それを検出するために対応するインターフェイスを呼び出すだけです。
2.mmdetection3dのインストール
2.1 依存関係
mmdetection3d のインストールには、次の依存関係が必要です。
Python 3.6+
PyTorch 1.3+
CUDA 9.2+ (如果你从源码编译 PyTorch, CUDA 9.0 也是兼容的。)
GCC 5+
MMCV
1. 仮想環境を作成し、必要な依存関係をインストールします。
conda create -n mm3d python=3.8 -y
conda install pytorch torchvision（具体的pytorch和torchvision版本可根据自己的CUDA版本来指定安装）
2. mmdetection3d をインストールします
。cuda11.0 がインストールされている場合は、次のようにインストールできます (CUDA11.0 ではない場合は、インストールに関するドキュメントを参照してください)。
pip install openmim
mim install mmcv-full
mim install mmdet
mim install mmsegmentation
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
cd mmdetection3d
pip install -e .
ダウンロード速度が非常に遅い場合は、コマンド ライン https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple の後に -i を追加すると、
清華ソースを介したダウンロード速度が大幅に向上します。
3. 単眼 3D ターゲット検出を実行します。
構文は次のとおりです。
python demo/mono_det_demo.py ${IMAGE_FILE} ${ANNOTATION_FILE} ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--device ${GPU_ID}] [--out-dir ${OUT_DIR}] [--show]
で
${IMAGE_FILE} ： 图像路径
${ANNOTATION_FILE} ：相机内参矩阵的json文件
${CONFIG_FILE}： 配置文件
${CHECKPOINT_FILE} ：模型权重文件
${GPU_ID}： 使用哪个GPU
${OUT_DIR}： 结果保存地址
--show： 结果可视化
例は次のとおりです。
python demo/mono_det_demo.py
data/kitti/testing/image_2/000010.png
data/kitti/testing/calib_json/000010.json
configs/smoke/smoke_dla34_pytorch_dlaneck_gn-all_8x4_6x_kitti-mono3d.py
checkpoints/smoke_dla34_pytorch_dlaneck_gn-all_8x4_6x_kitti-mono3d_20210929_015553-d46d9bb0.pth
--show
結果：
