3D目标检测框架 MMDetection3D环境搭建 docker篇

本文介绍如何搭建3D目标检测框架，使用docker快速搭建MMDetection3D的开发环境，实现视觉3D目标检测、点云3D目标检测、多模态3D目标检测等等。

需要大家提前安装好docker，并且docker版本>= 19.03。

1、下载MMDetection3D源码

https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git

主要特性

• 支持多模态/单模态的检测器

  支持多模态/单模态检测器，包括 MVXNet，VoteNet，PointPillars 等。

• 支持户内/户外的数据集

  支持室内/室外的 3D 检测数据集，包括 ScanNet，SUNRGB-D，Waymo，nuScenes，Lyft，KITTI。对于 nuScenes 数据集，我们也支持 nuImages 数据集。

• 与 2D 检测器的自然整合

  MMDetection 支持的 300+ 个模型，40+ 的论文算法，和相关模块都可以在此代码库中训练或使用。

模块组件

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| 主干网络 | 检测头 | 特性 |
| * PointNet (CVPR'2017) * PointNet++ (NeurIPS'2017) * RegNet (CVPR'2020) * DGCNN (TOG'2019) * DLA (CVPR'2018) * MinkResNet (CVPR'2019) * MinkUNet (CVPR'2019) * Cylinder3D (CVPR'2021) | * FreeAnchor (NeurIPS'2019) | * Dynamic Voxelization (CoRL'2019) |

算法模型

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| 激光雷达 3D 目标检测 | 相机 3D 目标检测 | 多模态 3D 目标检测 | 3D 语义分割 |
| * 室外 * SECOND (Sensor'2018) * PointPillars (CVPR'2019) * SSN (ECCV'2020) * 3DSSD (CVPR'2020) * SA-SSD (CVPR'2020) * PointRCNN (CVPR'2019) * Part-A2 (TPAMI'2020) * CenterPoint (CVPR'2021) * PV-RCNN (CVPR'2020) * CenterFormer (ECCV'2022) * 室内 * VoteNet (ICCV'2019) * H3DNet (ECCV'2020) * Group-Free-3D (ICCV'2021) * FCAF3D (ECCV'2022) * TR3D (ArXiv'2023) | * 室外 * ImVoxelNet (WACV'2022) * SMOKE (CVPRW'2020) * FCOS3D (ICCVW'2021) * PGD (CoRL'2021) * MonoFlex (CVPR'2021) * DETR3D (CoRL'2021) * PETR (ECCV'2022) * Indoor * ImVoxelNet (WACV'2022) | * 室外 * MVXNet (ICRA'2019) * BEVFusion (ICRA'2023) * 室内 * ImVoteNet (CVPR'2020) | * 室外 * MinkUNet (CVPR'2019) * SPVCNN (ECCV'2020) * Cylinder3D (CVPR'2021) * TPVFormer (CVPR'2023) * 室内 * PointNet++ (NeurIPS'2017) * PAConv (CVPR'2021) * DGCNN (TOG'2019) |

2、获取MMDetection3D镜像

我们先看看mmdetection3d-main/docker/Dockerfile文件，用来构建docker镜像的

ARG PYTORCH="1.9.0"
ARG CUDA="11.1"
ARG CUDNN="8"

FROM pytorch/pytorch:${PYTORCH}-cuda${CUDA}-cudnn${CUDNN}-devel

ENV TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.0 6.1 7.0 7.5 8.0 8.6+PTX" \
    TORCH_NVCC_FLAGS="-Xfatbin -compress-all" \
    CMAKE_PREFIX_PATH="$(dirname $(which conda))/../" \
    FORCE_CUDA="1"

# Avoid Public GPG key error
# https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/issues/1631
RUN rm /etc/apt/sources.list.d/cuda.list \
    && rm /etc/apt/sources.list.d/nvidia-ml.list \
    && apt-key del 7fa2af80 \
    && apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64/3bf863cc.pub \
    && apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64/7fa2af80.pub

# (Optional, use Mirror to speed up downloads)
# RUN sed -i 's/http:\/\/archive.ubuntu.com\/ubuntu\//http:\/\/mirrors.aliyun.com\/ubuntu\//g' /etc/apt/sources.list && \
#    pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# Install the required packages
RUN apt-get update \
    && apt-get install -y ffmpeg libsm6 libxext6 git ninja-build libglib2.0-0 libsm6 libxrender-dev libxext6 \
    && apt-get clean \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Install MMEngine, MMCV and MMDetection
RUN pip install openmim && \
    mim install "mmengine" "mmcv>=2.0.0rc4" "mmdet>=3.0.0"

# Install MMDetection3D
RUN conda clean --all \
    && git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git -b dev-1.x /mmdetection3d \
    && cd /mmdetection3d \
    && pip install --no-cache-dir -e .

WORKDIR /mmdetection3d

这里有ARG PYTORCH="1.9.0"、ARG CUDA="11.1"、ARG CUDNN="8"这些关键参数，可以根据需求修改

然后执行命令：docker build -t mmdetection3d docker/

拉取docker镜像会比较慢，如果大家也是这个版本的，可以放到网盘，分享给大家

等待构建完成：

用命令docker images查看镜像信息，能看到mmdetection3d镜像：

3、使用MMDetection3D镜像

打开镜像：方式一（常规模式--支持使用GPU）

docker run --gpus all -it mmdetection3d:latest  /bin/bash

打开镜像：方式二（增强模式--支持使用GPU、映射目录、设置内存）

docker run -i -t -v /home/liguopu/:/guopu:rw --gpus all --shm-size 16G mmdetection3d:latest  /bin/bash

平常进入了docker环境，然后创建或产生的文件，在退出docker环境后会"自动销毁"；或者想运行本地主机的某个程序，发现在docker环境中找不到。

我们可以通过映射目录的方式，把本地主机的某个目录，映射到docker环境中，这样产生的文件会保留在本地主机中。

通过-v 把本地主机目录 /home/liguopu/ 映射到docker环境中的/guopu 目录；其权限是rw，即能读能写。

默认分配很小的内参，在训练模型时不够用，可以通过参数设置：比如，我电脑有32G内参，想放16G到docker中使用，设置为 --shm-size 16G。

4、测试MMDetection3D开放环境

验证安装是否成功，在终端先输入python，然后输入以下代码打印版本号

import mmdet3d
print(mmdet3d.__version__)

效果如下：

测试一下模型推理

我们需要下载配置文件和模型权重文件。

mim download mmdet3d --config pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-car --dest .

下载将需要几秒钟或更长时间，这取决于的网络环境。

完成后会在当前文件夹中发现两个文件

• pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-car.py
• hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-car_20220331_134606-d42d15ed.pth

写一个代码如下：

from mmdet3d.apis import init_model, inference_detector

config_file = 'pointpillars_hv_secfpn_8xb6-160e_kitti-3d-car.py'
checkpoint_file = 'hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-car_20220331_134606-d42d15ed.pth'
model = init_model(config_file, checkpoint_file)
output = inference_detector(model, 'demo/data/kitti/000008.bin')

print("inference_detector output:", output)
print("ok !!!")

能看到模型成功推理，并输出结果信息：

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