VoxelNext代码复现_voxelmodel复现

VoxelNext代码复现

代码链接：GitHub - dvlab-research/VoxelNeXt: VoxelNeXt: Fully Sparse VoxelNet for 3D Object Detection and Tracking (CVPR 2023)
原文地址：https://arxiv.org/abs/2303.11301

1.pytorch环境配置

我的环境：

• Ubuntu 18.04
• Python 3.8
• Pytorch 1.10.0
• CUDA 11.3

Conda虚拟环境配置：

conda create -n voxel_next python=3.8
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配置Pytorch：

pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.1+cu113 torchaudio==0.10.0 
-f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html  
-t ./anaconda3/envs/voxel_next/lib/python3.8/site-packages  
-i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.mirrors.ustc.edu.cn
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测试Pytorch:

>>> import torch
>>> print(torch.__version__)
1.10.0+cu113
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配置Spconv-2.x:

 pip install spconv-cu113  
 -t ./anaconda3/envs/voxel_next/lib/python3.8/site-packages  
 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ 
 --trusted-host pypi.mirrors.ustc.edu.cn
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测试Spconv:

python
>>>import spconv.pytorch as spconv
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2.Python库配置

删掉requirements .txt中的 pytorch 和 torchvision，在终端运行：

pip install -r requirements.txt  
            -t ./anaconda3/envs/voxel_next/lib/python3.8/site-packages  
            -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.mirrors.ustc.edu.cn
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输入下面指令来，完成Pcdet的相关库配置

python setup.py develop
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配置OpenPcdet(==0.6)

更改requirements.txt为以下内容：

numpy
llvmlite
numba
tensorboardX
easydict
pyyaml
scikit-image
tqdm
SharedArray
opencv-python
pyquaternion
kornia==0.5.8 #一定要是这个版本要不后面会报错
av2
opencv-contrib-python
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输入下面命令来，完成Pcdet的配置

python setup.py develop
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输出下图为配置成功：

nuScenes数据集配置

安装nuscnenes相关依赖

pip install nuscenes-devkit==1.0.5  -t ./anaconda3/envs/Openpcdet/lib/python3.8/site-packages  
																		-i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.mirrors.ustc.edu.cn
pip install pycocotools  -t ./anaconda3/envs/Openpcdet/lib/python3.8/site-packages 
												 -i https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ --trusted-host pypi.mirrors.ustc.edu.cn
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利用脚本配置nuscnenes数据集：

python -m pcdet.datasets.nuscenes.nuscenes_dataset \
			--func create_nuscenes_infos \
			--cfg_file tools/cfgs/dataset_configs/nuscenes_dataset.yaml \
			--version v1.0-trainval (or v1.0-mini)
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数据集存放格式：
原始格式
VoxelNext
├── data
│   ├── nuscenes
│   │   │── v1.0-trainval (or v1.0-mini)
│   │   │   │── samples # 对keyframes的，各种sensor的数据，包括了相机、毫米波雷达和激光雷达
│   │   │   │── sweeps # intermediate frames（过渡帧或中间帧）的sensor data
│   │   │   │── maps # 存放着所有的map files，包括栅格化后的png图片和向量化后的json文件
│   │   │   │── v1.0-trainval (or v1.0-mini) # 存放着所有meta data和annotations的JSON table

处理后的格式
VoxelNext
├── data
│   ├── nuscenes
│   │   │── v1.0-trainval (or v1.0-mini)
│   │   │   │── samples 
│   │   │   │── sweeps
│   │   │   │── maps 
│   │   │   │── v1.0-trainval (or v1.0-mini) # 存放着所有meta data和annotations的JSON table
        │   │── gt_database_10sweeps_withvelo # mini版本里没有
        │   │── nuscenes_infos_10sweeps_train.pkl
        │   │── nuscenes_infos_10sweeps_val.pkl
        │   │── nuscenes_dbinfos_10sweeps_withvelo.pkl
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脚本运行结果如图所示

运行eval

下载预训练模型
nuScenes Detection	Set	mAP	NDS	Download
VoxelNeXt	        val	60.5	66.6	Pre-trained
这个对应的cfg文件是：
VoxelNeXt/tools/cfgs/nuscenes_models/cbgs_voxel0075_voxelnext.yaml
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cd tools 
bash scripts/dist_test.sh NUM_GPUS --cfg_file PATH_TO_CONFIG_FILE --ckpt PATH_TO_MODEL
#For example,
bash scripts/dist_test.sh 8 --cfg_file PATH_TO_CONFIG_FILE --ckpt PATH_TO_MODEL
H_TO_CONFIG_FILE --ckpt PATH_TO_MODEL
#For example,
bash scripts/dist_test.sh 1 --cfg_file ./cfgs/nuscenes_models/cbgs_voxel0075_voxelnext.yaml 
                                                       --ckpt ../voxelnext_nuscenes_kernel1.pth

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运行结果：