pointpillars--kitti训练

1.准备数据集

https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/blob/bb204696c19ded90121caea82e34fa3ff0bd131f/docs/zh_cn/datasets/kitti_det.md

如果下载了数据集，建立软连接
ln -s 源文件 目标文件
如果发生错误

检查一下符号链接有没有问题，进目标目录，就是有符号链接的那个目录，然后ll检查

红色的就是kitti指向Kitti了，所以要修改一下，这里直接删除软链接

创建新的软链接

建立Kitti/ImageSet文件夹

wget -c https://raw.githubusercontent.com/traveller59/second.pytorch/master/second/data/ImageSets/test.txt --no-check-certificate --content-disposition -O ./data/kitti/ImageSets/test.txt
wget -c  https://raw.githubusercontent.com/traveller59/second.pytorch/master/second/data/ImageSets/train.txt --no-check-certificate --content-disposition -O ./data/kitti/ImageSets/train.txt
wget -c  https://raw.githubusercontent.com/traveller59/second.pytorch/master/second/data/ImageSets/val.txt --no-check-certificate --content-disposition -O ./data/kitti/ImageSets/val.txt
wget -c  https://raw.githubusercontent.com/traveller59/second.pytorch/master/second/data/ImageSets/trainval.txt --no-check-certificate --content-disposition -O ./data/kitti/ImageSets/trainval.txt
1
2
3
4

如果下载不行，可以自己去网站链接下载，建立文件夹，把四个文件放进去就行。完成后如下

2.构造新的数据格式

设置转换后的数据存放地址

报错是因为上次下载kitti，没有下载图像的和内外参，这里补充下载一下，下载地址：
http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d
第一个12GB的就是图片的，开始下载，等待。。
camera calibration这个是内外参

下载完成，在kitti数据集下面开启终端，进行解压，命令行解压的好处是可以自动合并相同文件夹下的数据，不需要在手动放置
unzip data_object_image_2.zip
unzip data_object_calib.zip

python tools/create_data.py kitti --root-path ./data/kitti --out-dir ./data/kitti --extra-tag kitti
完成后生成如下配置文件

3.训练数据

激活环境，训练模型，比较慢哦
根据机器不同计算力可选择不同的训练方式
详见：https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/blob/master/docs/en/1_exist_data_model.md

训练生成的文件在

等待…