OpenPCDet 是一个基于 PyTorch 的开源项目，专门用于点云数据的目标检测，特别是在自驾车和机器人感知领域有广泛的应用。本文将详细述说如何解决在 OpenPCDet 中遇到的问题，包括分析参数、调试步骤、性能优化以及最佳实践等方面。
## 背景定位
在自动驾驶和智能机器人中，利用激光雷达（LiDAR）获取的点云数据进行目标检测是至关重要的。准确的目标检测不仅能提升自动驾驶的安全性，
Ubuntu18.04重新安装了，现在要把OpenPCDet也重新装上，按照官方的教程来，一路安装好了torch， numpy之类的东西，没碰到问题，之后 开始安装OpenPCDet，然后就碰到了下面的问题
原创
2022-01-10 16:00:19
2576阅读
Ubuntu18.04重新安装了，现在要把OpenPCDet也重新装上，按照官方的教程来，一路安装好了torch， numpy之类的东西，没碰到问题，之后 开始安装OpenPCDet，然后就碰到了下面的问题，问题1 IndexError: list index out of range (openmmlab) user@MS-7816:~/devAI/OpenPCDet$ python setu
原创
2021-12-04 13:46:57
10000+阅读
【注意】最好是先删除自带的opencv4.1.1，然后将opencv4.5.0安装到/usr/local中，否则无法被jtop检测到。一、删除自带的opencv并用jtop查看1、安装jtop先安装pipsudo apt-get install python3-pip安装jtopsudo -H pip3 install -U jetson-stats使用jtopsudo jtop此时对应的open
转载
2024-03-28 10:55:20
185阅读
一、概述点云特征在定义上（以我个人理解）大致可以分为两大类：一类是类似于深度学习的featrue map意义，通过计算一些算子来描述点云局部，这种描述只是一种标识符，并没有实际的几何意义，比如 PFH或者 FPFH 之类的，它们只是通过对每个点的局部邻域计算一个 维或者 维的向量来描述当前点，这跟机器学习中的 是一样的，通过这类特征可以用来做点云的配准（其中某些特征可以进一步处理【模式识别】
转载
2024-02-26 21:28:08
90阅读
一. Openpcdet的安装以及使用* Openpcdet详细内容请看以下链接：GitHub - open-mmlab/OpenPCDet: OpenPCDet Toolbox for LiDAR-based 3D Object Detection.1.首先gitclone原文代码2. 这里我建议自己按照作者github上的docs/install文件夹下指示一步步安装，(GitHub - tr
文章目录前言一、安装OpenPCDet1.OpenPCDet安装要求2.安装环境3.Clone OpenPCDet项目4.运行以下的命令安装pcdet库二、运行OpenPCDet1.数据集准备2.训练3.测试Test and evaluate the pretrained models三、OpenPCDet的可视化1.安装open3d2.测试open3d是否安装成功3.可视化测试 前言ubunt
转载
2024-10-10 07:21:39
127阅读
openPCdet自定义数据集训练openPCdet 代码框架实现自定义数据集导入的流程自定义数据集类的编写 openPCdet 代码框架openPCdet是由香港中文大学MMLab实验室开源的轻量话激光雷达点云目标检测框架，它定义了一种统一的3D坐标系以及采用了数据与模型分离的高层代码设计思想，使用起来非常方便实现自定义数据集导入的流程基于模板类dataset实现自定义数据集类的编写（可以仿照
3D目标检测——代码理解——评价指标eval.py中get_official_eval_result和get_coco_eval_result的理解由于是参考openpcdet的代码来改写自己的数据集，并且达到训练和测试的目的，因此这是OpenPCDet的源代码用OpenPCDet处理和训练新数据请看这一篇：3D目标检测——代码理解——OpenPCDet：数据处理kitti_dataset.py的
3D目标检测——代码理解——OpenPCDet：数据处理kitti_dataset.py的理解OpenPCDet的源码：OpenPCDet的源码github地址作者：史少帅博士本人对OpenPCDet的描述可以参看这篇文章：作者本人的中文描述因为要根据kitti数据集的dataset来编写自己数据集的dataset，所以花了几天的时间对源码看了一遍，并把自己的理解注释在了上面，有些可能会理解的错了
什么是OpenPCDet工具箱做什么？OpenPCDet是一个基于 PyTorch 的通用代码库，用于从点云进行 3D 对象检测。它目前支持多种最先进的 3D 对象检测方法，具有用于一级和二级 3D 检测框架的高度重构代码。基于OpenPCDet工具箱，我们 在所有 LiDAR-only 方法中的3D 检测、 3D 跟踪、域适应三个轨道中赢得了 Waymo 开放数据集挑战，Waymo 相关模型将O
https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet/blob/master/docs/INSTALL.md
原创
2023-01-20 09:32:46
47阅读
前言与参考主要是介绍库的使用，做笔记区首先搜索的时候有个问题 一直在我脑子里 hhh 就是MMlab其实还有一个叫mmdetection3d 的库，然后搜的时候发现 hhh 有网友和我一样的疑惑：OpenPCDet和mmdetection3d有什么区别 ? - 知乎 (zhihu.com)这是OpenMMLab官方的回复：OpenPCDet 和 mmdetection3d 是两个不同的团队开发和维
很久没写过关于环境配置的博客了，这次实在是因为，自己在是在OpenPCDet环境的配置上遇到坑了。一环扣一环，由于我的实验环境是ubuntu16.04，跟网上大多数教程环境不一样，所以遇到了很多版本不匹配问题。 文章目录实验环境一、安装步骤1. 安装之前2. 配置环境，安装需要的库3. 安装OpenPCDet二、可视化部分1. 安装可视化库2. 测试三、问题汇总mayavi的问题：python3.
Openpcdet 安装过程硬件配置3060+5800h需要安装的工具Anaconda3cuda_11.1.1_455.32.00_linux.run(安装cuda)cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz（安装cudann）安装cuda 和cudann请参考这篇博客一、建立Oenpcdet的环境：准备工作安装pytorchtorch1.9.1torchaudio0.9
一、Roi_head中proposal decode部分,主要是ccs系下的预测偏差到lidar下的预测框解码过程代码在OpenPCDet/pcdet/models/roi_heads/roi_head_template.py中def generate_predicted_boxes(self, batch_size, rois, cls_preds, box_preds):
""
转载
2024-09-24 10:14:01
233阅读
https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet要求所有代码均在以下环境中经过测试：Linux（已在Ubuntu 14.04 / 16.04上测试）Python 3.6以上PyTorch 1.1或更高版本（在PyTorch 1.1、1,3、1,5上测试）CUDA 9.0或更高版本（PyTorch 1.3+需要CUDA 9.2+）[spconv v1.0（commit
SE-SSD模型训练1 基于Det3d搭建SE-SSD环境2 自定义数据准备2.1 自定义数据集标注2.2 训练数据生成2.3 数据集分割3 训练KITTI数据集3.1 数据准备3.2 配置修改3.3 模型训练 1 基于Det3d搭建SE-SSD环境Det3D环境搭建参考：【3D目标检测】环境搭建（OpenPCDet、MMdetection3d、Det3d）SE-SSD源码链接：https://g
目录一、项目方案二、项目准备工作1.安装并配置好Openpcdet的环境2.安装好ROS melodic三、项目工作空间创建及代码配置四、具体代码修改与讲解launch/pointpillars.launch的修改launch/pointpillars.rviz的修改五、实时检测效果展示六、项目思考以及未解决的问题七、Reference一、项目方案ROS的通讯机制使得它在机器人和无人驾驶领域应用十
文章目录一、OpenPCDet 简介1.1 简介1.2 数据-模型分离的顶层代码框架1.3 统一的3D目标检测坐标定义1.4 模块化模型拓扑设计二、 代码解析2.1 框架介绍2.2 数据处理流程2.3 模型拓扑的依赖关系2.4 模型的前向传播和最优2.5 模型2.5.1 detector2.5.2 3D backbone network2.5.3 2D Backbone network2.5.4
