实验记录 MV3D 代码复现 _格子

实验记录 MV3D 代码复现
condamv3d2
file path : ~/work//didi/
1, 下载好数据，不要下载错了
2 ，按照数据布局进行数据摆放
然后对raw进行数据摆放
3 ，摆放好数据后，编译ver3的代码，生成两个动态库
这里要注意按照文件，对路径进行修正。
但是这里我也碰到一个问题，
怎么实现numpy array to beinto ‘raw’ to .so in .py line 126.
我尝试raw=np.load(“.so”,=True),但是这会报错动态库文件没法当打开。
如果有朋友会，私信我，感谢。
4 ，生成动态库文件后， data.py
这里要注意的是
运行data.py文件以后，在data文件中产生6个文件夹，如下图：
储存154个npy文件，每个文件对应一帧点云数据中所有boxes的8个坐标信息
储存了154和png文件，是将2Dbox画在img上的png文件(并不是所有额obj都被画了出来，根据.xml文件可知，点云数据中还有和行人等目标，但是在data阶段没有画出来)
文件夹里边包含154个npy文件，储存对应点云中boxes目标框的标签，比如[1,1].代表这帧点云中有两个boxes框，且种类标签都为1
rgb 154个png文件，代表归一化后的原始image；不要诧异图片是黑色的，黑色的原因是因为原始图片的rgb范围是[0,255].黑色的图片rgb范围是[0,1];
top npy.npz文件， mv3d的top视图，将点云平均分为M个切片，为每一个切片计算高度图，得到M个高度图；代码中的M计算得15；
首先将点云分为很对个3维格子，设置格子的长宽高分辨率；然后根据点的三维坐标确定位于的格子；取每个格子内所有点的最大高度为切片对应得2D 格子的高度值；源码里边将每个点云切片分为500*300的分辨率；每个npy.npz文件可以得到一个shape为[500,300,15]的数组
5 ，调试
这个时候要用到，因此需要不断调试。
版本太高了，需要降低到1
pip-gpu1.1.0
卸载干净
版本太高，降低到.6
conda.6
但是降低版本太麻烦，不如重新创建一个环境
conda--name mv3d2 =3.6
conda-gpu==1.4.1
conda=8
【实验记录 MV3D 代码复现】condacudnn=6
然后缺啥补啥。
5.1 首先测试是否正常能用
Test your -GPU isby"
5.2 测试 -gpu是否可用 5.3 修改相关文件和查询gpu的算力
After -GPU could work If you are not usingK520 GPU, you need to“arch=sm_30” to other value in src/net/lib/setup.py and src/lib/make.sh in order to*.so file right. Here is short list for archfor.
因为我用的是，所以sm_86
6 ， train.py
碰到新问题卡住了
: /usr/lib/-linux-gnu/.so.0::
搞定又有新问题，我都无语了
: /home/siat//ENTER/envs/mv3d2/bin/…/lib/-2.0.so.0:: ds
第一种可能glib的版本跟系统版本不同
查看后果然版本不同
mv3d 是2.58.2
是2.56.4
ubunu 是2.64.6
是2.72.1
降低glib版本，注意不要再的终端进行，要在终端进行
conda-cglib==2.56.1
成功解决该问题
但是版本降低又会出现新的问题。。。无语
: /usr/lib/-linux-gnu/.so.2::
那么我再查看是否版本问题
当前cairo 版本是1.12.18
是1.15.0
将两者版本调为一致试试
调整失败
谷歌说版本要和cari版本匹配，但是匹配关系没找到