DGC-GNN 配置运行_dgcrn

算法 DGC-GNN，这是一种全局到局部的图神经网络，用于提高图像中2D关键点与场景的稀疏3D点云的匹配精度。与依赖视觉描述符的方法相比，这种方法具有较低的内存需求，更好的隐私保护，并减少了对昂贵3D模型维护的需求。DGC-GNN通过利用几何和颜色线索来表示关键点，并在粗略层面编码欧几里得和角度关系，形成用于指导点匹配的几何嵌入。

         下面是 GitHub - AaltoVision/DGC-GNN-release的复现配置。

conda env create -f environment.yml --verbose

然后去解决这个“Installing pip dependencies非常慢或失败问题”问题：

当在Clion 远程连接 Linux 环境时，执行 conda env create -f environment.yml 命令时，可能会出现在 pip 部分卡住的情况。为了解决这个问题，可以按照以下步骤进行操作：

1. 在终端中，进入用户根目录： cd ~。
2. 检查是否存在 pip.conf 文件。如果不存在，可以创建一个新的 .pip 文件夹（注意这是一个隐藏的文件夹，前面有个点）。
3. 在 .pip 文件夹下创建一个 pip.conf 文件。
4. 在 pip.conf 文件中添加以下内容：

[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    5. 保存文件并关闭编辑器。保险起见，运行：   

conda clean --all
conda remove --name dgc-gnn --all

    6. 返回到 Clion 终端，再次执行命令。

 conda env create -f environment.yml --verbose 

 pip install torch_scatter-2.0.8-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

pip install . --find-links https://data.pyg.org/whl/torch-1.8.0+cu11.1.html

网络不好就多试几次（我用了两次才成功！！！！）