在服务器shell上进行3D目标检测入门-mmdetection3d的环境配置

<think>好的，用户的问题是关于在服务器Shell中配置mmdetection3d进行3D目标检测的环境搭建教程。我需要结合提供的引用内容和相关知识来构建一个清晰的步骤指南。 首先，引用内容提到了使用Docker创建环境，安装必要的包、miniconda、PyTorch，然后配置mmcv-full、mmdet、mmseg，以及从源码安装mmdet3d。接着还有数据准备、训练测试等步骤。用户可能希望有一个从环境搭建到最终训练测试的完整流程，同时可能遇到依赖问题或安装错误，所以需要详细说明每个步骤的关键点。 我需要先整理出步骤顺序，确保Docker的使用、conda环境安装、依赖库的安装顺序正确。需要注意mmcv-full的版本兼容性，因为这是常见的问题来源。此外，预训练模型的下载和数据集的准备也是关键部分，用户可能需要指导如何正确建立软连接和处理标注文件。 可能还需要提醒用户注意Docker镜像的保存，以及常见错误的处理，但根据引用内容，报错汇总部分可能已经有参考，但用户问题主要关注环境搭建，所以重点在前面的步骤。 需要检查是否有遗漏的步骤，例如安装Detectron2和Timm，这些可能在mmdetection3d的依赖中。同时，安装命令的正确性很重要，比如使用pip还是conda，是否需要指定版本号。 最后，生成相关问题时要围绕环境配置的潜在问题，比如依赖冲突、Docker使用、数据准备等，帮助用户进一步解决可能遇到的困难。</think>以下是基于Docker的mmdetection3d 3D目标检测环境搭建教程，分为环境配置、数据准备、训练测试三个主要阶段： --- ### 一、Docker环境配置 1. **创建容器** ```bash docker run -it --gpus all --name mmdet3d -v /宿主机路径:/容器路径 nvidia/cuda:11.1-cudnn8-devel-ubuntu18.04 ``` *关键参数说明*：`--gpus all`启用GPU支持，`-v`挂载数据目录[^1] 2. **安装基础工具** ```bash apt update && apt install -y wget git vim ``` 3. **安装Miniconda** ```bash wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` --- ### 二、依赖库安装 1. **创建虚拟环境** ```bash conda create -n openmmlab python=3.8 -y conda activate openmmlab ``` 2. **安装PyTorch** ```bash conda install pytorch==1.9.0 torchvision==0.10.0 torchaudio==0.9.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge ``` 3. **安装mmcv-full** ```bash pip install mmcv-full==1.4.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.9.0/index.html ``` 4. **安装其他依赖** ```bash pip install mmdet==2.14.0 mmsegmentation==0.14.1 git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git cd mmdetection3d && pip install -v -e . ``` --- ### 三、数据准备（以KITTI为例） 1. **数据集结构** ``` mmdetection3d ├── data │ └── kitti │ ├── ImageSets │ ├── training │ │ ├── calib │ │ ├── label_2 │ │ └── velodyne │ └── testing ``` 2. **生成数据索引** ```bash python tools/create_data.py kitti --root-path ./data/kitti --out-dir ./data/kitti ``` --- ### 四、训练与验证 1. **启动训练** ```bash ./tools/dist_train.sh configs/pointpillars/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-3class.py 8 ``` 2. **测试模型** ```bash ./tools/dist_test.sh configs/pointpillars/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-3class.py work_dirs/xxx/latest.pth 8 --eval bbox ``` ---