FFB6D搭建环境

FFB6D搭建环境

本文为cvpr21-FFB6D: A Full Flow Bidirectional Fusion Network for 6D Pose Estimation的环境搭建教程，使用的服务器版本为Ubuntu16.04，Python版本为3.6，使用linemod数据集为例

源码地址

本文顺序安装源码网站需要的环境依次安装，需要搭建的环境为apex，normal speed，RandLA

搭建前的准备(根据需要选择性浏览)

1. 使用anaconda创建虚拟环境

   conda create -n ffb6d python=3.6
   conda activate ffb6d
   

2. 安装requirements.txt中的所需环境

   pip install -r requirements.txt
   

   requirements.txt中需要进行一些修改，yaml改为pyyaml，pytorch和torchvision版本根据显卡和cuda版本合理选择，源码需要使用cuda10.1或10.2。在最后加上以下库
   tqdm， tensorboardX，pandas，scikit-learn，termcolor，删除pprint（Python中自带）
3. 使用源码安装cuda
   此处可参考教程，如何在服务器上安装多个版本的cuda

安装apex

直接pip安装即可

pip install apex

安装normal speed

打开normal speed的github网站，发现需要三个依赖库：opecv3，numpy，pybind11，numpy在requirements.txt中以安装，opencv3需要使用源码安装（使用pip安装在后续搭建环境会报错）

安装opencv3

安装opencv3需要一些依赖项，如果都安装的话按照下面步骤应该不会出错，如果出错应该是依赖项的问题，这个请自行百度并让服务器管理员安装（安装依赖项需要sudo权限）

本文以opencv3.4.15为例进行安装，首先进入官网下载opencv3.4.15的源码（source）

之后下载opencv_contrib，这是opencv的扩展项，如果不安装的话在后续编译过程会报错

opencv_contrib需要和opencv版本对应，因此需要下载3.4版本的

我直接将两个压缩包放到了服务器个人文件的根目录下（即/home/MyName/opencv-3.4.15.zip，MyName为用户名）

解压opencv

unzip opencv-3.4.15.zip

将opecv_contrib解压至opencv下

unzip opencv_contrib-3.4.zip -d opencv-3.4.15

之后执行

cd opencv-3.4.15
mkdir build
cd build
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/home/MyName/opencv34 -D WITH_TBB=ON -D WITH_V4L=ON -D BUILD_TIFF=ON -D BUILD_EXAMPLES=ON -D WITH_OPENGL=ON -D WITH_EIGEN=ON -D WITH_CUDA=ON -D WITH_CUBLAS=ON -D OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH=../opencv_contrib/modules/ ..

这里的CMAKE_INSTALL_PREFIX参数是opencv的安装路径，我放在/home/MyName/Opencv34中，OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH为opencv_contrib的路径

漫长等待ing

之后安装

make -j16
make install

j16表示使用16线程安装，根据服务器性能决定

出现上图就表示安装以完成

添加环境变量

gedit ~/.bashrc

添加

PKG_CONFIG_PATH=$PKG_CONFIG_PATH:/home/MyName/opencv34/lib/pkgconfig
export PKG_CONFIG_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/home/MyName/opencv34/lib64/

之后使环境变量生效

source ~/.bashrc

验证

pkg-config --modversion opencv
# 显示版本号表示成功

安装pybind11

直接pip安装

pip install pybind11

安装normal speed

下载源码到根目录

git clone https://github.com/hfutcgncas/normalSpeed.git

进入/home/MyName/normalSpeed/normalSpeed/中打开CMakeList.txt并添加

红框部分是opencv和pybind11的安装目录

切换工作目录并安装

cd /home/MyName/normalSpeed/normalSpeed/
python setup.py install

显示上图表示安装完成

安装RandLA

cd ffb6d/models/RandLA/
sh compile_op.sh

这里直接参考源码github即可

运行代码前的准备

将linemod数据集解压至ffb6d/datasets/linmode

修改ffb6d/train_lm.py中的代码，对于高版本pyymal，直接运行可以会出现TypeError: load() missing 1 required positional argument: 'Loader'这个错误

# 第139行
self.lm_r_lst = yaml.load(lm_r_file)
# 修改为
self.lm_r_lst = yaml.load(lm_r_file, Loader=yaml.FullLoader)

按照相同方法修改ffb6d/datasets/linmod_dataset.py中的第46行

运行代码

按照github中的说明运行即可，注意gpu数量别设置错了，理论上没啥问题了

有疑问多多交流，有错误请帮忙指出，共同进步