pointnet代码（pointrcnn代码）

科技前沿 • 2025-04-25 07:09 • 阅读 41

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官网地址：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d

下载image_2,velodyne，calib，以及label几个文件

将准备好的数据集放入object文件夹中，并将其通过软链接连接到PointRcnn文件的KITTI/object下

此处报错

解决，参考

遇到问题

（1）Collecting package metadata (current_repodata.json): done

Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.

解决：增加清华源

上述方法都不行，最后发现是开机的时候空闲GPU不够，选的无卡开机。。。有GPU后就好了

(2）pip版本太低也可能导致部分软件包安装失败，更新pip

报错（其他警告均忽略了）

安装MLK，参考

（1）下载预训练模型，并放在tools文件夹下,下载链接

（2）快速演示

讯享网

报错：

解决：将yaml.load(f)改为yaml.safe_load(f)，参考

重新运行，报错

查看Issue，目前没找到解决办法，可能是租的服务器显卡是3090，和cuda版本不匹配

参考下述链接，重新创建了一个虚拟环境安装pytorch1.8，并修改代码

再次执行sh build_and_install.sh并重新测试评估，成功

（1）自己训练模型，主要参照作者readme文件

训练完成后结果会保存在PointRCNN/output/rcnn/default/ckpt中。

（2）生成可视化文件，此处参照其他博客进行了修改

因为我自己电脑装的双系统，所以这里选择将生成的预测结果下载下来，在本地进行可视化

（1）数据处理

将KITTI数据集按如下结构放置，并创建软链接

（2）环境配置

报错：

解决参考记录opencv的 QObject::moveToThread:

将kitti_vis中cv2包里面的qt改成qt.bak

（3）显示预测结果，参考云服务器复现PointRCNN代码踩坑总结

pointrcnn pointrcnn 部署_服务器

再次出现于与上述相同错误,最后参考此链接解决。最终配置

重新运行测试代码，报错。

搜索发现可能是anaconda的问题，参照此链接进行尝试，无效。

另一种解决办法，建立一个 /usr/lib/dri/iris_dri.so 的软连接，重新运行脚本报错

最终解决方案https://zhuanlan.zhihu.com/p/。

（1）首先安装tensorflow，参考链接（安装完后才发现服务器中预装有tensorboard。。。就当记录一下吧）

选择合适版本，通过conda安装

安装ipykernel

将新建的环境环境写入notebook的kernel中

最后在启动页打开笔记本并测试，出现一些警告被忽略了

（2）启动tensorboard

pointnet代码（pointrcnn代码）

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