OpenPCDet安装及其3D检测算法实现_openpcdet环境配置

前言

open-mmlab /OpenPCDet是一个简洁独立开源的适用于激光雷达3D目标检测的平台，支持多种基于深度学习的3D目标检测算法，可以使用开源数据集或者自制数据集进行训练测试。
github网址链接

一、配置环境

1.1 验证cmake 版本(3.13)

cmake --version
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cmake官网链接
cmake版本要大于等于1.13，不然后边的库的setup过程会报错。不要看网上的博客盲目执行pip install cmake或者apt-get autoremove cmake，这样会导致出一些额外的错误，最好的方法是采用超链接的方法进行版本的修改。

1.2 验证cuda、cudnn版本(10.2)

nvcc -V和nvidia-smi两个命令显示的cuda是不一致的，这个问题不大。主要看nvcc -V这条命令显示的cuda版本。nvidia-smi所显示的cuda是，这个台机器安装驱动所能带动的最大cuda版本，nvcc -V显示的cuda版本才是运行是的版本。一般来说nvidia-smi所显示的版本要高一些。

1.3 确定python(3.7)、pytorch版本

安装pytorch时，安装命令，建议去官网复制粘贴，不容易出现cuda和torch版本不匹配的问题。有时也直接用下边的命令行，下载安装也非常快，比如 2.1的第三条指令。

二、安装spconv

2.1 创建虚拟环境

conda create -n pcdet python=3.7  # 创建python3.7环境
conda activate pcdet # 激活环境
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 -c pytorch
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验证安装成功

(pcdet) ypx@ypx:~/ws/OpenPCDet$ python
Python 3.7.13 (default, Mar 29 2022, 02:18:16) 
[GCC 7.5.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> import torchvision
>>> print(torch.__version__)
1.5.0
>>> print(torchvision.__version__)
0.6.0a0+82fd1c8
>>> 
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注：（1）pytorch与torchvision版本视具体工程算法、硬件要求进行适当选择。因为后期具体编译的需要，必要时需要提升版本。
（2）对于虚拟环境的pytorch与torchvision安装有conda install 与pip install两种。大部分情况下是没有差别，但是有些依赖会有问题，为保持一致性，最好选pip install。
（3）在虚拟环境中，注意pip install、pip3 install、conda install是有区别的：
https://www.zhihu.com/question/395145313
大部分情况下，二者没有区别，怎么安装都可以work，不过，二者混着装各种package你真的会因为版本冲突而发疯！conda有严格的检查机制，它会保证你当前装的package安装好之后能work，但是，它只检查用conda安装过的package。例如，你新安装的package会依赖numpy ，不过你已经安装numpy(e.g., 1.19.2)，但是用pip安装的，不好意思，它会认为你没安装，然后用conda再安装一个依赖版本的numpy(e.g., 1.18.5)。这个时候，两个numpy可能就打架了。并且你pip list与conda list显示的numpy版本可能不一致，结果不知道最后运行程序的时候调用了哪个版本的numpy。这个时候，uninstall可能也卸载不干净，卸了一个还有一个，最后还可能一直list有却是一个空壳。这个时候，快刀斩乱麻的方法，找到anaconda的lib/site-packages/numpy, 手动删掉它！pip的一个好处是可以安装时既检查conda安装过package的也检查pip安装过的package。不过，它只负责要什么装什么，不负责能不能把装的一堆packages打通，可能装好不work。一般原则，在新环境中，如果装多个packages，既用到conda，又用到pip，那就先conda 的都装好，再pip，如果能用一种装到底，就不要来回换着用。

2.2 安装spconv

spconv是一个卷积库，分为spconv 1.x与spconv 2.x两种版本，具体可以参考：
OpenPCDet完整环境下Spconv1.x与Spconv2.x的安装问题及解决方法
spconv 的github链接

这一步比较容易出现问题。目前spconv出了2.0以上版本，而spconv2.只支持cuda10.2以上版本，如果cuda版本合适，直接运行pip安装即可，像我的系统安装的是cuda10.1，只能老老实实下载原始的版本。

2.2.1 找个文件夹，开始安装spconv1.2:

#安装libboost
sudo apt-get install libboost-all-dev
# 下载spconv，并切换分支
git clone -b v1.2.1 https://ghproxy.com/https://github.com/traveller59/spconv.git
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2.2.2 spconv项目中的third_party对应的目录中有三个文件夹是空的，删除了进行更换;

cd third_party
git clone https://ghproxy.com/https://github.com/pybind/pybind11
#或者  git clone https://github.com/pybind/pybind11.git
cd pybind11
git checkout -b 3b1dbeb
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2.2.3 编译安装 spconv v1.2

cd .. #退回
cd ..
python3 setup.py bdist_wheel
#如setup.py这一步报错，可能需要你删掉build/ dist/ spconv.egg-info/，这几个文件夹之后再编译

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成功编译后：

注：这一步极有可能报错，

报错一：

报错二：

此报错，什么都不需要修改，直接再执行一次。
报错三：

解决办法参考：

运行setup.py无法编译spconv的问题–ubuntu18.04

ubuntu18.04安装spconv踩坑实录

cout不是std的成员

（1）当无具体对应的报错解决方案时，需要针对自己的具体报错，进行百度搜索

（2）若出现报错nvcc fatal: unknown ‘-Wall’ 注释文件 中包含 -Wall 的两行代码 并重新执行
Caffe2Targets.cmake 文件路径如下：

~/anaconda3/envs/pcdet/lib/python3.6/site-packages/torch/share/cmake/Caffe2/Caffe2Targets.cmake

两行代码如下：

(line 73) INTERFACE_COMPILE_OPTIONS "-Wall;-Wextra;-Wno-unused-parameter;-Wno-missing-field-initializers;-Wno-write-strings;-Wno-unknown-pragmas;-Wno-missing-braces;-fopenmp"

(line 93) INTERFACE_COMPILE_OPTIONS "-Wall;-Wextra;-Wno-unused-parameter;-Wno-missing-field-initializers;-Wno-write-strings;-Wno-unknown-pragmas;-Wno-missing-braces"
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2.2.4 安装：

cd ./dist
pip install spconv-1.2.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl# 先检查一下dist里边的文件，有可能是空的
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2.2.5 验证是否安装成功

python
import spconv
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结果无报错即可

三、安装Openpcdet

git clone https://ghproxy.com/https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.git
cd OpenPCDet
pip install -r requirements.txt 
python setup.py develop 
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要确认是安装的完整版的pcdet,如果不是，重新编译，或者更换pytorch版本编译。

验证pcdet是否安装成功，无报错即可功，：

python 
import pcdet
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参考链接：
安装 open-mmlab /OpenPCDet并测试demo

三维目标检测之OpenPCDet环境配置及demo测试

openpcdet环境配置及demo运行

四、复现demo(以pointpillar算法为例)

4.1 快速实现demo

4.1.1下载pointpillar的预训练模型

PointPillars点云检测在OpenPCDet推理代码详解

若复现目标是其他算法，则选择对应的预训练模型
下载链接pointpillar预训练模型

将下载好的文件pointpillar_7728.pth 放入文件夹/OpenPCDet/tools

4.1.2 下载kitti数据集

kitti官网下载链接
object-> 3d object

选择的是激光雷达的3D点云数据：
Download Velodyne point clouds, if you want to use laser information (29 GB)
下载完成后解压发现里面有两个文件夹，分为训练集和测试集：training和testing
下载下来后将其放置一个固定位置。

4.2 自己训练模型实现demo（以pointpillar_pyramid_aug为例）

4.2.1 准备数据集（从kitti下载）

4.2.2 进行数据处理

python -m pcdet.datasets.kitti.kitti_dataset create_kitti_infos tools/cfgs/dataset_configs/kitti_dataset.yaml
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这一命令用来生成info文件：

4.2.3 进行训练

python train.py --cfg_file ./cfgs/kitti_models/pointpillar_pyramid_aug.yaml  --batch_size 4 --epochs 50
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训练完后，终端末尾会自动生成准确度的评估数据，自行保存：

2023-05-21 03:25:04,995   INFO  Car AP@0.70, 0.70, 0.70:
bbox AP:90.7175, 89.4936, 88.7064
bev  AP:89.2734, 87.1144, 85.1177
3d   AP:86.5935, 76.9714, 75.3080
aos  AP:90.67, 89.22, 88.31
Car AP_R40@0.70, 0.70, 0.70:
bbox AP:95.4567, 91.8373, 91.0719
bev  AP:91.5083, 87.6349, 86.6663
3d   AP:87.2124, 78.0541, 75.3106
aos  AP:95.40, 91.54, 90.63
Car AP@0.70, 0.50, 0.50:
bbox AP:90.7175, 89.4936, 88.7064
bev  AP:94.0103, 89.9321, 89.3273
3d   AP:93.9647, 89.8485, 89.1614
aos  AP:90.67, 89.22, 88.31
Car AP_R40@0.70, 0.50, 0.50:
bbox AP:95.4567, 91.8373, 91.0719
bev  AP:96.9474, 94.3945, 93.7736
3d   AP:96.6617, 94.2059, 93.3433
aos  AP:95.40, 91.54, 90.63
Pedestrian AP@0.50, 0.50, 0.50:
bbox AP:64.1480, 59.0424, 56.4814
bev  AP:59.1269, 53.9681, 50.1294
3d   AP:54.8211, 49.2334, 46.0115
aos  AP:46.23, 42.94, 40.65
Pedestrian AP_R40@0.50, 0.50, 0.50:
bbox AP:63.8036, 59.0105, 55.9399
bev  AP:58.6899, 52.9762, 48.8099
3d   AP:54.1183, 48.2686, 44.0606
aos  AP:43.62, 40.54, 37.97
Pedestrian AP@0.50, 0.25, 0.25:
bbox AP:64.1480, 59.0424, 56.4814
bev  AP:68.7356, 65.3176, 62.6414
3d   AP:68.6939, 65.1772, 62.2696
aos  AP:46.23, 42.94, 40.65
Pedestrian AP_R40@0.50, 0.25, 0.25:
bbox AP:63.8036, 59.0105, 55.9399
bev  AP:70.0396, 65.7866, 62.6072
3d   AP:69.9971, 65.5463, 62.3042
aos  AP:43.62, 40.54, 37.97
Cyclist AP@0.50, 0.50, 0.50:
bbox AP:87.1074, 78.0943, 74.0882
bev  AP:82.9921, 67.9041, 63.8165
3d   AP:81.2777, 64.7565, 60.6614
aos  AP:86.04, 75.29, 71.34
Cyclist AP_R40@0.50, 0.50, 0.50:
bbox AP:90.2654, 79.5607, 75.1355
bev  AP:86.0327, 68.1021, 63.9980
3d   AP:83.8334, 64.8156, 60.6342
aos  AP:89.04, 76.44, 71.93
Cyclist AP@0.50, 0.25, 0.25:
bbox AP:87.1074, 78.0943, 74.0882
bev  AP:85.3837, 74.4590, 70.6709
3d   AP:85.3837, 74.4590, 70.6709
aos  AP:86.04, 75.29, 71.34
Cyclist AP_R40@0.50, 0.25, 0.25:
bbox AP:90.2654, 79.5607, 75.1355
bev  AP:88.6348, 75.5956, 71.3170
3d   AP:88.6348, 75.5956, 71.3167
aos  AP:89.04, 76.44, 71.93
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训练模型的保存路径：

4.2.4 查看损失函数

pip install tensorboardX
pip install tensorflow
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然后进行到events.out.tfevents.1684592165.ypx所在的路经/home/ypx/ws/OpenPCDet/OpenPCDet/output/cfgs/kitti_models/pointpillar_pyramid_aug/default/tensorboard执行命令：

tensorboard --logdir=/home/ypx/ws/OpenPCDet/OpenPCDet/output/cfgs/kitti_models/pointpillar_pyramid_aug/default/tensorboard
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4.3 选择并下载可视化工具

可视化工具有两款可以选择：mayavi与open3d
至于尝试进行ros下的可视化，可以参考另一篇博客：三维目标检测之ROS可视化

4.3.1 选择open3d进行可视化

open3d的版本选择跟ubuntu的版本号也有关系，这个要注意。具体可以参考这篇博客：
Open3D版本和Ubuntu的关系

(1) 安装指令：

conda install -c open3d-admin open3d==0.9.0
pip install open3d-python
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open3d==0.9.0的安装

open3d-python的安装

(2) 验证open3d是否安装成功：

python
import open3d
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(3)指令运行

python3 -s  demo.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pointpillar.yaml  --ckpt pointpillar_7728.pth --data_path /home/ypx/ws/OpenPCDet/data_object_velodyne/testing/velodyne/000000.bin
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如果是自己训练的模型，则：

python demo.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pointpillar_pyramid_aug.yaml  --ckpt /home/ypx/ws/OpenPCDet/OpenPCDet/output/cfgs/kitti_models/pointpillar_pyramid_aug/default/ckpt/checkpoint_epoch_50.pth --data_path /home/ypx/ws/OpenPCDet/OpenPCDet/data/kitti/testing/velodyne/000517.bin
1

其中：

–cfg_file： .yaml配置文件
–ckpt：  为训练好的.path 模型文件
–data_path：为检测的数据.bin文件
-s:  有时候之前安装过open3d，所以在~/.local中有一个版本错误的open3d，在运行demo程序的时候，需要加上-s，-s可以让Python不去查找用户目录中的库。
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(4)如何想用GPU运行模型，将demo.py的84行语句进行修改：

model.load_params_from_file(filename=args.ckpt, logger=logger, to_cpu=True)
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改为：

model.load_params_from_file(filename=args.ckpt, logger=logger, to_cpu=False)
1

（5）解决报错
有时执行完这条语句后，会出现报错

报错一：

报错二：

AttributeError: 'open3d.geometry.PointCloud()' object has no attribute 'voxel_down_sample'
1

报错三：

ImportError: /lib/x86_64-linux-gnu/libm.so.6: version `GLIBC_2.27' not found (required by /home/xxxx/xxxx/lib/python3.7/site-packages/open3d/open3d_pybind.cpython-37m-x86_64-linux-gnu.so)
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以上报错，
这大概率是open3d版本与ubuntu不对应，或者安装了多个版本的open3d，此时可以删除重新安装：

conda remove open3d
1

重新安装时，最好4.3.1的（1）的两条指令一起执行。

报错四：


open3d有时候会缺少一些部分功能包，可以尝试 pip install <功能包名>；
但是注意安装位置，有时是./local,而不是当前新建的虚拟环境：这时要么想办法调用./local的文件(去掉执行命令中的-s,python3换为python)，要么想办法确认当前的python版本（pip3）和安装指令，安装到当前环境中

报错五：
段错误（核心已转储）

或者

(pcdet) auto@auto-System-Product-Name:~/OpenPCDet/tools$ python demo.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pv_rcnn.yaml --ckpt pv_rcnn_8369.pth --data_path ../data/kitti/testing/velodyne/000008.bin 
2022-03-06 21:32:26,628   INFO  -----------------Quick Demo of OpenPCDet-------------------------
2022-03-06 21:32:26,628   INFO  Total number of samples:        1
/home/auto/anaconda3/envs/pcdet/lib/python3.7/site-packages/torch/functional.py:445: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at  ../aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:2157.)
  return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs)  # type: ignore[attr-defined]
2022-03-06 21:32:29,122   INFO  ==> Loading parameters from checkpoint pv_rcnn_8369.pth to CPU
2022-03-06 21:32:29,154   INFO  ==> Done (loaded 367/367)
2022-03-06 21:32:29,300   INFO  Visualized sample index:        1
段错误 (核心已转储)
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解决办法参考,【段错误（核心已转储）——运行PV-RCNN代码 python demo.py】

报错六：

pytorch版本过低，某些函数无法激活，更换版本。

（4）可视化结果：

4.3.2 选择mayavi进行可视化

（1） tools/demo.py文件中，优先使用的是open3d，如下图所示，如果想要用mayavi这个库的话，需要把try部分删了，只用except里边的部分。
原文件：

import argparse
import glob
from pathlib import Path

try:
    import open3d
    from visual_utils import open3d_vis_utils as V
    OPEN3D_FLAG = True
except:
    import mayavi.mlab as mlab
    from visual_utils import visualize_utils as V
    OPEN3D_FLAG = False

import numpy as np
import torch

from pcdet.config import cfg, cfg_from_yaml_file
from pcdet.datasets import DatasetTemplate
from pcdet.models import build_network, load_data_to_gpu
from pcdet.utils import common_utils
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将这一块去除就可以了：

try:
    import open3d
    from visual_utils import open3d_vis_utils as V
    OPEN3D_FLAG = True
except:
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修改后：

import argparse
import glob
from pathlib import Path
import mayavi.mlab as mlab
from visual_utils import visualize_utils as V
OPEN3D_FLAG = False

import numpy as np
import torch

from pcdet.config import cfg, cfg_from_yaml_file
from pcdet.datasets import DatasetTemplate
from pcdet.models import build_network, load_data_to_gpu
from pcdet.utils import common_utils
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（2）安装

pip install vtk==8.1.2 # 自动安装的vtk是9，会产生冲突
pip install mayavi==4.7.3
pip install PyQt5
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pip install scipy
pip install scikit-image
pip install tqdm
pip install torchvision
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（3）报错解决：
python3.8安装mayavi4.7.3
Conda安装mayavi
python安装mayavi后报错AttributeError

（4）指令运行

python demo.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pointpillar.yaml     --ckpt pointpillar_7728.pth     --data_path /home/ypx/ws/OpenPCDet/data_object_velodyne/testing/velodyne/000000.bin
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整体参考：
ubuntu 18.04 从零开始复现 OpenPCDet 训练kitti数据集并评估 可视化 损失函数
OpenPCDet——环境配置和训练测试（升级系统、Nvidia驱动、cuda11.3、cudnn8.2）
OpenPCDet详细安装指南+单/多GPU训练演示
Wait 30 seconds for next check
Openpcdet训练自己的数据集
【OpenPCDet】Kitti数据集下训练PointPillars并评估&可视化
基于OpenPCDet实现自定义数据集的训练，狸花猫看完要打拳系列（一）！
OpenPCDet 踩坑实录
OpenPCDet 训练KITTI

KITTI 3D目标检测的评估指标
深度学习算法评价标准AP bbox bev 3d

可视化参考：
PointPillars与PointRCNN编译运行以及结果可视化（小白探索之路，清晰易懂）

点云 3D 物体检测结果（SECOND、Pointpillars、PointRCNN）的几种可视化方法

PointRCNN测试+可视化完整流程

pointRCNN 结果可视化

Open3d对kitti数据集可视化

【open3d】显示kitti 点云数据和bbox