利用MMdetection3D框架进行3D目标检测（smoke算法）

1.mmdetection3d2.mmdetection3d安装2.1 依赖 3.进行单目3D目标检测

1.mmdetection3d

mmdetection3d是OpenMMLab开发的3D目标检测开源工具箱，里面包含了许多经典的3D目标检测算法，包含了单目3D目标检测、多目3D目标检测、点云3D目标检测、多模态3D目标检测等各个方向。我们只需要把相应的算法权重下载下来，并调用相应接口即可进行检测。

2.mmdetection3d安装

2.1 依赖

mmdetection3d的安装需要有以下的依赖：

Python 3.6+PyTorch 1.3+CUDA 9.2+ (如果你从源码编译 PyTorch, CUDA 9.0 也是兼容的。)GCC 5+MMCV

1. 创建虚拟环境，并安装需要的依赖

conda create -n mm3d python=3.8 -y conda install pytorch torchvision（具体的pytorch和torchvision版本可根据自己的CUDA版本来指定安装）

2. 安装mmdetection3d

若已安装cuda11.0，则可以按照下面方法安装：(不是CUDA11.0的话参考文档进行安装）

pip install openmim mim install mmcv-fullmim install mmdetmim install mmsegmentationgit clone /open-mmlab/mmdetection3d.gitcd mmdetection3dpip install -e .

若下载速度很慢的话，可以在命令行后面加上 -i https://pypi.tuna./simple

通过清华源下载速度有很大提升。

3.进行单目3D目标检测

语法如下：

python demo/mono_det_demo.py ${IMAGE_FILE} ${ANNOTATION_FILE} ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--device ${GPU_ID}] [--out-dir ${OUT_DIR}] [--show]

其中

${IMAGE_FILE} ：图像路径${ANNOTATION_FILE} ：相机内参矩阵的json文件${CONFIG_FILE}：配置文件${CHECKPOINT_FILE} ：模型权重文件${GPU_ID}：使用哪个GPU${OUT_DIR}： 结果保存地址--show： 结果可视化

例子如下：

python demo/mono_det_demo.py data/kitti/testing/image_2/000010.png data/kitti/testing/calib_json/000010.json configs/smoke/smoke_dla34_pytorch_dlaneck_gn-all_8x4_6x_kitti-mono3d.py checkpoints/smoke_dla34_pytorch_dlaneck_gn-all_8x4_6x_kitti-mono3d_0929_015553-d46d9bb0.pth --show

结果：