mmdetection3d跑通并测试pointpillars

<think>好的，我现在需要帮助用户解决如何在mmdetection3d中配置和运行PointPillars模型进行测试的问题。根据用户提供的引用内容，我需要整理出步骤并确保正确性。 首先，用户提到了环境搭建和数据集配置。引用[1]和[3]提到了环境安装和数据集的准备，特别是KITTI数据集。所以第一步应该是安装OpenMMLab环境，确保依赖项正确安装，比如PyTorch、CUDA等。然后配置数据集，用户需要将数据集放在指定目录，可能需要进行格式转换，比如KITTI的结构是否符合要求。 接下来，用户需要下载预训练模型，如引用[4]中的例子使用了hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-car_20220331_134606-d42d15ed.pth。这里可能需要指导用户从模型库中获取正确的预训练权重，并放置在work_dirs目录下。 然后是修改配置文件，用户可能需要根据数据集路径调整配置文件中的路径设置，确保数据读取正确。引用[1]提到配置文件在work_dirs目录下，用户可能需要检查pointpillars_hv_kitti.py中的路径是否正确。 运行测试部分，用户可以使用测试脚本或者demo脚本。引用[4]中的例子使用了pcd_demo.py来检测点云文件，用户可能需要将输入文件路径、配置文件路径和模型路径替换为自己的。同时，如果用户有自己的数据，可能需要将数据转换为KITTI格式，或者使用其他支持的数据格式，如.bin文件。 最后，用户可能遇到的问题包括环境配置错误、数据集路径不正确、模型权重未正确加载等。需要提醒用户检查这些方面，并参考官方文档和社区资源。 现在需要将这些步骤结构化，确保用户能一步步跟随操作，同时引用相关的参考资料。例如，在数据集配置部分引用[3]，在运行测试时引用[4]中的命令示例。同时，生成相关问题时要围绕PointPillars的配置、数据准备、结果可视化和优化等。</think>### 配置和运行mmdetection3d中PointPillars模型的测试步骤 #### 1. **环境搭建** - 安装OpenMMLab系列工具链： ```bash conda create -n openmmlab python=3.8 -y conda activate openmmlab pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install mmcv-full==1.4.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.9.0/index.html git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git cd mmdetection3d pip install -v -e . ``` 确保CUDA版本与PyTorch匹配[^1]。 #### 2. **数据集配置** - **KITTI数据集**是PointPillars的默认支持格式： 1. 下载数据集并解压至`data/kitti`目录，结构如下： ``` data/kitti ├── ImageSets ├── training │ ├── calib │ ├── label_2 │ └── velodyne └── testing ├── calib └── velodyne ``` 2. 生成数据索引文件： ```bash python tools/create_data.py kitti --root-path data/kitti --out-dir data/kitti ``` 参考数据集配置说明[^3]。 #### 3. **下载预训练模型** - 从模型库获取PointPillars预训练权重： ```bash wget https://download.openmmlab.com/mmdetection3d/v0.1.0_models/pointpillars/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-car_20220331_134606-d42d15ed.pth ``` 保存至`checkpoints/`目录。 #### 4. **修改配置文件** - 修改`configs/pointpillars/pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-car.py`中的路径： ```python data_root = 'data/kitti/' load_from = 'checkpoints/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-car_20220331_134606-d42d15ed.pth' ``` #### 5. **运行测试** - **方案一：标准测试脚本** ```bash python tools/test.py configs/pointpillars/pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-car.py checkpoints/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-car_20220331_134606-d42d15ed.pth --eval mAP ``` 输出平均精度（mAP）指标。 - **方案二：单点云文件测试** 使用`demo/pcd_demo.py`测试自定义数据： ```bash python demo/pcd_demo.py input.bin configs/pointpillars/pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-car.py checkpoints/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-car_20220331_134606-d42d15ed.pth --show ``` 输入文件需为`.bin`格式的原始点云[^4]。 #### 6. **结果可视化** - 若添加`--show`参数，检测结果将保存至`outputs/`目录，支持3D框叠加点云的可视化（需安装Open3D）。 #### 常见问题排查 - **数据格式错误**：确保输入点云为KITTI格式（Nx4的浮点数组，包含x,y,z,intensity）。 - **CUDA内存不足**：在配置文件中减小`batch_size`或点云采样数量。 - **依赖版本冲突**：使用`pip list`检查mmcv-full、mmdet3d版本是否匹配[^1]。 --- ###