版本https://github.com/mit-han-lab/bevfusion

环境安装

docker方式

git clone https://github.com/mit-han-lab/bevfusion.git

1. 创建data文件夹

2. 下载数据集

   mmdetection3d
   ├── mmdet3d
   ├── tools
   ├── configs
   ├── data
   │   ├── nuscenes
   │   │   ├── maps
   │   │   ├── samples
   │   │   ├── sweeps
   │   │   ├── v1.0-test
   |    |   ├── v1.0-trainval

3. 构建镜像

   cd docker && docker build . -t bevfusion

4. 启动容器

由于我的数据集是从另一个盘软链接过来的，如果单纯的映射bevfusion下面的data文件夹进入容器内，是访问不了数据集的，所以需要在启动容器的时候，额外映射软链接的目录进去。

如下图如果没有映射data2进容器，是无法访问数据的

所以我的启动容器的方法为

nvidia-docker run -it -v ./data:/dataset -v /data2:/data2 --shm-size 16g bevfusion /bin/bash

编译环境

cd home && git clone https://github.com/mit-han-lab/bevfusion && cd bevfusion python setup.py develop

数据处理

进入容器内，在容器内处理数据

python tools/create_data.py nuscenes --root-path /dataset/nuscenes --out-dir /dataset/nuscenes --extra-tag nuscenes

报错1most likely due to a circular import

ImportError: cannot import name 'feature_decorator_ext' from partially initialized module 'mmdet3d.ops.feature_decorator' (most likely due to a circular import) (/home/bevfusion/mmdet3d/ops/feature_decorator/__init__.py)

修改/home/bevfusion/mmdet3d/ops/feature_decorator/feature_decorator.py

注释第四行

import torch 


#from . import feature_decorator_ext

报错2 module 'numpy' has no attribute 'long'；

AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'long'

https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/issues/2821

解决方案pip install numpy==1.22

下面就是开始生成数据了