论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.11790
项目地址：https://github.com/HuangJunJie2017/BEVDet

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BEVDet复现debug实录

创建虚拟环境conda create -n bevdet python=3.8

启动虚拟环境

通过git或者github将项目clone或下载到本地git clone https://github.com/HuangJunJie2017/BEVDet.git

进入bevdet-dev3.0文件夹

进入nuscenes官网注册账号登陆后https://www.nuscenes.org/nuscenes#download下载mini数据集

将mini dataset下载后的v1.0-mini.tgz解压出来可得到名为v1.0-mini的文件夹，改名为nuscenes，并移动到项目根目录下的./data文件夹中；

Map expansion下载解压后将文件移动到nuscenes解压出来的Map文件夹中，作为地图扩展；

对nuscenes中的v1.0-mini复制一份并改名为v1.0-trainval

运行python tools/create_data_bevdet.py生成项目对应格式的数据集

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查看当前cuda nvcc -V

安装pytorch、torchvision、torchaudio

pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0+cu113 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

通过setup.py安装相关依赖：pip install -v -e .

直接运行：python ./tools/train.py ./config/bevdet/bevdet-r50.py

出现报错：

通过pip install mmcv-full进行安装

• 注意：后续有一个报错是和这里有关的，应该直接安装pip install mmcv-full==1.5.3
  • 直接按照下面顺序执行
  • pip install mmcv-full==1.5.3
  • pip install mmdet==2.25.1
  • pip install mmsegmentation==0.25.0
  • pip install pycuda lyft_dataset_sdk networkx==2.2 numba==0.53.0 numpy==1.23.4 nuscenes-devkit plyfile scikit-image tensorboard trimesh==2.35.39 setuptools==58.2.0 yapf==0.40.1

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debug实录：

直接运行：python ./tools/train.py ./config/bevdet/bevdet-r50.py

出现报错：

通过pip install mmdet进行安装

运行：python ./tools/train.py ./config/bevdet/bevdet-r50.py

出现报错：

通过pip install mmengine进行安装

运行：python ./tools/train.py ./config/bevdet/bevdet-r50.py

出现报错：

通过`pip install mmcv==2.0.0进行安装

运行：python ./tools/train.py ./config/bevdet/bevdet-r50.py

出现报错：

查找相关解答，‘Config’在mmcv2.0.0以后移动到了mmengine中，需要修改代码，改变思路，重新进行安装。

网上查询相关复现教程，其中mmcv-full安装的是1.5.3版本，而不是1.7.2

• 直接按照下面顺序执行
• pip install mmcv-full==1.5.3
• pip install mmdet==2.25.1
• pip install mmsegmentation==0.25.0
• pip install pycuda lyft_dataset_sdk networkx==2.2 numba==0.53.0 numpy==1.23.4 nuscenes-devkit plyfile scikit-image tensorboard trimesh==2.35.39 setuptools==58.2.0 yapf==0.40.1

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运行：python ./tools/train.py ./config/bevdet/bevdet-r50.py 成功

通过python tools/test.py ./configs/bevdet/bevdet-r50.py work_dirs/bevdet-r50/latest.pth --eval mAP查看测试效果

通过python tools/test.py ./configs/bevdet/bevdet-r50.py work_dirs/bevdet-r50/latest.pth --format-only --eval-options jsonfile_prefix=test_dirs生成json文件

通过python tools/analysis_tools/vis.py ./test_dirs/pts_bbox/results_nusc.json可视化

在项目根目录下的vis文件夹中