开始你的第一步. 开始你的第一步

MMDetection3D is an open source object detection toolbox based on PyTorch, towards the next-generation platform for general 3D detection. It is a part of the OpenMMLab project. The main branch works with PyTorch 1.8+.

由于 3D 本身数据的复杂性和 MMDetection3D 支持任务（点云 3D 检测、单目 3D 检测、 多模态 3D 检测 和 点云 3D 语义分割 等）和场景（室内和室外）的多样性，整个框架结构相对复杂，新人用户的上手门槛相对较高。 所以我们推出新的 系列文章，让各个细分方向的用户都能轻松上手 MMDetection3D，基于框架进行自己的研究和开发。 在系列文章的初期，我们会先带大家了解 整个框架的设计流程，分析框架中的各种 核心组件，介绍 数据集的处理方法，然后再对各个 细 …

MMDetection3D works on Linux, Windows (experimental support) and macOS. It requires Python 3.7+, CUDA 10.0+, and PyTorch 1.8+. If you are experienced with PyTorch and have already installed it, just skip this part and jump to the next section. Otherwise, you can follow these steps for the preparation. Step 0.

MMDetection3D 是一个基于 PyTorch 的目标检测开源工具箱，下一代面向 3D 检测的平台。 它是 OpenMMlab 项目的一部分。 主分支代码目前支持 PyTorch 1.8 以上的版本。 支持多模态/单模态检测器，包括 MVXNet，VoteNet，PointPillars 等。 支持室内/室外的 3D 检测数据集，包括 ScanNet，SUNRGB-D，Waymo，nuScenes，Lyft，KITTI。 对于 nuScenes 数据集，我们也支持 nuImages 数据集。 MMDetection 支持的 300+ 个模型，40+ 的论文算法，和相关模块都可以在 …

关于MMDetection3d的理解，我觉得一共分为两大块，一是mm3d是怎么控制训练的，二是model是如何设计的。 一 Run流程. train使用了runner来控制流程，而test.py没有使用runner这个东西，就是简单的加载模型后推理。 开始运行：runner.run(data_loaders, cfg.workflow)

MMEngine . Foundational library for training deep learning models. MMCV . Foundational library for computer vision. MMDetection . Object detection toolbox and benchmark

2023年3月1日 · 本文详细介绍了MMDetection3D中配置文件的构成和使用，从基础配置文件开始，逐步构建新的配置文件，并通过配置文件构建网络模型。 文中讲解了如何读取和理解配置文件，如何根据配置文件构建自定义的网络模型，包括体素化和编码层的实现。 此外，还展示了如何根据配置文件搭建网络，并演示了数据在搭建的网络中的运行流程。 官方文档: 教程 1: 学习配置文件 — MMDetection3D 1.0.0rc4 文档. 在mmdetection3d中，主要思想是通过继承默认配置来实现 …

2021年4月29日 · 本文详细介绍了如何使用MMDetection3D进行3D目标检测，包括环境搭建、数据集准备、训练与测试，以及错误处理。 首先，通过Docker或直接在外部安装环境，接着转换数据集并使用高级API，然后训练自定义数据集，最后测试模型并可视化结果。 过程中遇到的显存泄漏问题通过降低batch_size解决。

MMdetection3d环境搭建、使用MMdetection3d做3D目标检测训练自己的数据集、测试、可视化，以及常见的错误. 笔记： 可以安装。 mmdetection3d.readthedocs.io. 我们为多模态/单模态（基于激光雷达/基于视觉）、室内/室外 3D 检测和 3D 语义分割演示提供脚本。 预训练的模型 可以从 下载 model zoo 。 我们提供来自 KITTI、 SUN RGB-D 、 nuScenes 和 ScanNet 数据集的预处理样本数据。 您可以按照我们的预处理步骤使用任何其他数据. 注释：我要测试使用预训练模型 …