ubuntu18.04 RTX3060 rangnet++训练 bonnetal语义分割

代码链接: https://github.com/PRBonn/lidar-bonnetal

安装anaconda环境为

CUDA 11.0(11.1也可以)

anaconda环境如下

c 复制代码
numpy==1.17.2 
torchvision==0.2.2
matplotlib==2.2.3
tensorflow==1.13.1
scipy==0.19.1
pytorch==1.7.1
vispy==0.5.3
opencv_python==4.1.0.25
opencv_contrib_python==4.1.0.25
Pillow==6.1.0
PyYAML==5.1.1

修改anaconda,换源

c 复制代码
gedit ~/.condarc 

更换文件信息

c 复制代码
channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/main
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/r
  - http://mirrors.aliyun.com/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  msys2: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  bioconda: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  menpo: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  pytorch: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud
  simpleitk: http://mirrors.aliyun.com/anaconda/cloud

安装指令

c 复制代码
conda install numpy==1.17.2   Pillow==6.1.0 PyYAML==5.1.1 matplotlib==2.2.3 vispy==0.5.3

其中pytorch、torchvision、torchaudio、一起安装。指令如下

c 复制代码
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0 -c pytorch

安装和查看python opencv版本 指令

c 复制代码
pip install opencv-python==4.1.0.25
pip install opencv-contrib-python==4.1.0.25

python
import cv2
cv2.__version__
或者
conda list

下载数据集链接

官方地址:http://www.semantic-kitti.org/dataset.html#overview

其中80G激光雷达数据的链接:https://pan.baidu.com/s/1OjoWrwE8xIrCmYO2hujJNw 提取码:6381

标签数据在官方地址第三个的179M。

参考博客:https://blog.csdn.net/BIT_HXZ/article/details/123539476

将80G的激光雷达数据文件和标签文件放在一起,(只取前10个数据)如下图所示



运行训练指令如下

c 复制代码
cd xx/xx/xx/semantic
mkdir log
./train.py -d dataset/ -ac config/arch/darknet21.yaml -l log

运行可能有bug,修改文件 lidar-bonnetal-master/train/tasks/semantic/dataset/kitti/parser.py

将unproj_xyz[:unproj_n_points] = torch.from_numpy(scan.points)

改为unproj_xyz[:unproj_n_points] = torch.Tensor(scan.points)

有好几处

torch.from_numpy改为torch.Tensor

相关推荐
酱香编程,风雨兼程3 小时前
深度学习——基础知识
人工智能·深度学习
#include<菜鸡>4 小时前
动手学深度学习(pytorch土堆)-04torchvision中数据集的使用
人工智能·pytorch·深度学习
拓端研究室TRL4 小时前
TensorFlow深度学习框架改进K-means聚类、SOM自组织映射算法及上海招生政策影响分析研究...
深度学习·算法·tensorflow·kmeans·聚类
i嗑盐の小F5 小时前
【IEEE出版,高录用 | EI快检索】第二届人工智能与自动化控制国际学术会议(AIAC 2024,10月25-27)
图像处理·人工智能·深度学习·算法·自然语言处理·自动化
卡卡大怪兽5 小时前
深度学习:数据集处理简单记录
人工智能·深度学习
菜就多练_08285 小时前
《深度学习》深度学习 框架、流程解析、动态展示及推导
人工智能·深度学习
安逸sgr6 小时前
1、CycleGAN
pytorch·深度学习·神经网络·生成对抗网络
FL16238631296 小时前
[数据集][目标检测]俯拍航拍森林火灾检测数据集VOC+YOLO格式6116张2类别
人工智能·深度学习·目标检测
数据智能老司机6 小时前
从零开始构建大型语言模型——微调用于分类
深度学习·神经网络·llm
qq_550337996 小时前
研1日记14
人工智能·深度学习·机器学习