BEVFormer代码跑通
1 环境配置
1.1 环境安装
# 1 拉取源码 github加速代理https://ghproxy.com/
git clone https://github.com/fundamentalvision/BEVFormer.git# 2 创建虚拟环境
conda create -n bev python=3.8 -y# 3 激活虚拟环境
conda activate bev# 4.1 安装torch,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# -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/# 4.2 conda安装
conda install pytorch==1.10.0 torchvision==0.11.0 torchaudio==0.10.0 cudatoolkit=11.3 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/linux-64/# 5 gcc版本 可选
conda install -c omgarcia gcc-6 # gcc-6.2# 6 mmcv-full会装很久,可以先装openmim,用mim安装mmcv-full快一些
pip install mmcv-full==1.4.0 mmdet==2.14.0 mmsegmentation==0.14.1# 7 源码安装mmdet3d-v0.17.1版本
# 7.1 进入bevformer目录
cd bevformer
# 7.2 下载mmdetection3d github加速代理https://ghproxy.com/
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
# 7.3 进入mmdetection3d目录
cd mmdetection3d
# 7.4 切换v0.17.1
git checkout v0.17.1
# 7.5 安装mmdet3d-v0.17.1版本
python setup.py install# 8 安装 Detectron2 and Timm
# 8.1 安装基本python依赖包
pip install einops fvcore seaborn iopath==0.1.9 timm==0.6.13 typing-extensions==4.5.0 pylint ipython==8.12 numpy==1.19.5 matplotlib==3.5.2 numba==0.48.0 pandas==1.4.4 scikit-image==0.19.3 setuptools==59.5.0 yapf==0.40.1
# 8.2 安装 Detectron2
python -m pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git'# 9 下载预训练模型
# 9.1 进入bevformer目录
cd bevformer
# 9.2 创建并进入ckpts文件夹
mkdir ckpts && cd ckpts
# 9.3 下载预训练权重r101_dcn_fcos3d_pretrain.pth,github加速代理https://ghproxy.com/
wget https://github.com/zhiqi-li/storage/releases/download/v1.0/r101_dcn_fcos3d_pretrain.pth
1.2 运行报错汇总
# 报错1 ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
# 修改:安装libsm6 libxext6 libgl1-mesa-glx
apt-get install libsm6 libxext6 libgl1-mesa-glx# 报错2 ImportError: libgthread-2.0.so.0: cannot open shared object file: No such file or directory
# 修改:安装libglib2.0-dev
apt-get install libglib2.0-dev# 报错3 ModuleNotFoundError: No module named 'tools'
# 修改:添加python环境变量
export PYTHONPATH="./"# 报错4
# from data_converter import indoor_converter as indoor
# File "/home/lin/Documents/BEVFormer/tools/data_converter/indoor_converter.py", line 6, in <module>
# from tools.data_converter.s3dis_data_utils import S3DISData, S3DISSegData
# ModuleNotFoundError: No module named 'tools.data_converter'修改:./tools/data_converter/indoor_converter.py的6-8行位置左右
将from tools.data_converter.s3dis_data_utils import S3DISData, S3DISSegData改成由from data_converter.s3dis_data_utils import ...
也就是tools.data_converter换成data_converter# 错误5 TypeError: FormatCode() got an unexpected keyword argument 'verify'
# 修改:更新yapf版本为0.40.1
pip install yapf==0.40.1# 错误6 显存爆炸
# 修改:samples_per_gpu=1, 48G显存设2显存就炸了, bev没钞能力还是不要玩
我没用use_can_bus将配置文件中use_can_bus改为False,生成数据use_can_bus有关的代码注释掉
相关文章:
BEVFormer代码跑通
1 环境配置 1.1 环境安装 # 1 拉取源码 github加速代理https://ghproxy.com/ git clone https://github.com/fundamentalvision/BEVFormer.git# 2 创建虚拟环境 conda create -n bev python3.8 -y# 3 激活虚拟环境 conda activate bev# 4.1 安装torch,torchvision,torchaud…...
kafka安装
kafka安装 1 kafka概念 1.1 kafka介绍 kafka是最初有Linkedin公司开发的,是一个分布式,分区,多副本,多生产者,多订阅者,基于zookeeper协调的分布式日志系统。具有高吞吐量,可扩展性和可容错性…...
Mac上安装Java的JDK多版本管理软件jEnv
JDK的多版本管理软件主要有以下三种: jEnv jEnv 是一个命令行工具,可以帮助您管理和切换不同版本的 Java 环境。它可以让您在不同的项目之间轻松切换 Java 版本。您可以使用 jenv global 命令设置全局 Java 版本,也可以使用 jenv local 命令…...
linux常见命令以及jdk,tomcat环境搭建
目录 Is pwd cd touch cat echo vim 复制粘贴 mkdir rm cp jdk部署 1. yum list | grep jdk进行查找编辑 2.安装编辑 3.再次确认 4.判断是否安装成功 tomcat安装 1.下载压缩包,把压缩包上传至linux(可能需要yum install lrzsz) 2.解压缩unzip 压缩包名&…...
将表情存入数据库
概念: 表情是一种比较特殊的字符串,为unicode编码,unicode编码要存入数据库一般情况下,是存不了的,有两种解决方式,一种将数据表编码方式改为unicode编码方式,但是这种情况适用于功能刚开始设计…...
H桥级联型五电平三相逆变器Simulink仿真模型
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...
后端解决跨域(极速版)
header(Access-Control-Allow-Origin: *); header(Access-Control-Allow-Methods:*); 代表接收全部的请求,"POST,GET"//允许访问的方式 指定域,如http://172.20.0.206//宝塔的域名,注意不是:http://wang.jingyi.icu等…...
数据结构与算法-前缀树
数据结构与算法-前缀树详解 1 何为前缀树 2 前缀树的代码表示及相关操作 1 何为前缀树 前缀树 又称之为字典树,是一种多路查找树,多路树形结构,是哈希树的变种,和hash效率有一拼,是一种用于快速检索的多叉树结构。 性质:不同字符串的相同…...
DirectX12_Windows_GameDevelop_3:Direct3D的初始化
引言 查看龙书时发现,第四章介绍预备知识的代码不太利于学习。因为它不像是LearnOpenGL那样从头开始一步一步教你敲代码,导致你没有一种整体感。如果你把它当作某一块的代码进行学习,你跟着敲会发现,总有几个变量是没有定义的。这…...
基于粒子群优化算法、鲸鱼算法、改进的淘沙骆驼模型算法(PSO/SSA/tGSSA)的微电网优化调度(Matlab代码实现)
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥 🏆博主优势:🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密,逻辑清晰,为了方便读者。 ⛳️座右铭&a…...
数据分析篇-数据认知分析
一简介 数据认知分析,实际是对数据的整体结构和分布特征进行分析,是对整个数据外在的认识,也是数据分析的第一步。对于数据认知的分析,一般会考虑分散性、位置特性、变量的相关性等,一般会考虑平均数、方差、极差、峰…...
【力扣-每日一题】714. 买卖股票的最佳时机含手续费
class Solution { public:int maxProfit(vector<int>& prices, int fee) {//[i][0]-不持有 [i][1]-持有int mprices.size();vector<vector<int>> dp(m,vector<int>(2));dp[0][0]0; //初始状态dp[0][1]-prices[0];for(int i1;i<m;i){dp[i]…...
【代码实践】HAT代码Window平台下运行实践记录
HAT是CVPR2023上的自然图像超分辨率重建论文《activating More Pixels in Image Super-Resolution Transformer》所提出的模型。本文旨在记录在Window系统下运行该官方代码(https://github.com/XPixelGroup/HAT)的过程,中间会遇到一些问题&am…...
机器学习-Pytorch基础
Numpy和Pytorch可以相互转换,前者CPU上,后者GPU上,都是对矩阵进行运算,Pytorch的基本单位是张量。torch 可以初始化全为0、全为1、符合正态分布的矩阵确定性初始化 torch.tensor()torch.arrange()torch.linspace()torch.logspace…...
金九银十,刷完这个笔记,17K不能再少了....
大家好,最近有不少小伙伴在后台留言,得准备面试了,又不知道从何下手!为了帮大家节约时间,特意准备了一份面试相关的资料,内容非常的全面,真的可以好好补一补,希望大家在都能拿到理想…...
精确到区县级街道乡镇行政边界geojson格式矢量数据的获取拼接实现Echarts数据可视化大屏地理坐标信息地图的解决方案
在Echarts制作地理信息坐标地图时,最麻烦的就是街道乡镇级别的行政geojson的获取, 文件大小 788M 文件格式 .json格式,由于是大文件数据,无法直接使用记事本或者IDE编辑器打开,推荐Dadroit Viewer(国外…...
【Python 千题 —— 基础篇】多行输出
题目描述 下面是一道关于输入输出的基础题。⭐⭐⭐ 题目描述 编写一个Python程序,将字符串 Hello World! 存储在变量 str1 中,将字符串 Hello Python! 存储在变量 str2 中,然后使用 print 语句分别将它们在不同行打印出来。 输入描述 无…...
AdaBoost(上):数据分析 | 数据挖掘 | 十大算法之一
⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 🐴作者:秋无之地 🐴简介:CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作,主要擅长领域有:爬虫、后端、大数据…...
Py之pygraphviz:pygraphviz的简介、安装、使用方法之详细攻略
Py之pygraphviz:pygraphviz的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 pygraphviz的简介 pygraphviz的安装 Graphviz:可视化工具Graphviz的简介、安装、使用方法、经典案例之详细攻略 pygraphviz的使用方法 1、基础用法 2、进阶案例 Algorithm&#…...
acwing算法基础之基础算法--前缀和算法
目录 1 知识点2 模板 1 知识点 前缀后下标尽量从1开始,当然不从1开始也是ok的。 a 1 , a 2 , a 3 , . . . , a n a_1,a_2,a_3,...,a_n a1,a2,a3,...,an S 1 , S 2 , S 3 , . . . S n S_1,S_2,S_3,...S_n S1,S2,S3,...Sn S i S_i Si࿱…...
零基础快速上手:免费开源H5编辑器h5maker完全指南
零基础快速上手:免费开源H5编辑器h5maker完全指南 【免费下载链接】h5maker h5编辑器类似maka、易企秀 账号/密码:admin 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/h5/h5maker 想要轻松制作专业级H5页面却苦于技术门槛?h5maker作为一…...
3.25 复试练习
OJ改错填空strcpy--strcpy(dest, src); // 将src复制到deststrcmp--strcmp(s1, s2);返回值含义0两个字符串相等> 0s1 大于 s2< 0s1 小于 s2矩阵质因数问题描述将一个正整数N(1<N<32768)分解质因数。例如,输入90,打印出902*3*3*5。输入说明输…...
遇到‘Got minus one from a read call‘别慌!Oracle 12c连接数优化全攻略
深度解析Oracle 12c连接数优化:从"Got minus one from a read call"到高可用架构 当Java应用突然抛出java.sql.SQLRecoverableException: IO Error: Got minus one from a read call异常时,这往往是数据库连接资源耗尽的信号。本文将带您深入O…...
OpenClaw自动化测试框架:百川2-13B驱动的CI/CD辅助方案
OpenClaw自动化测试框架:百川2-13B驱动的CI/CD辅助方案 1. 为什么选择OpenClaw做测试自动化 去年我在重构一个中型前端项目时,遇到了测试覆盖率不足的老问题。手动补测试用例不仅耗时,还经常遗漏边界条件。当我尝试用传统测试生成工具时&am…...
Apache Doris 存储与查询优化实战:从架构设计到性能调优的完整指南
1. Apache Doris 架构设计精要 第一次接触Apache Doris时,我被它简洁的架构设计惊艳到了。这个MPP架构的分析型数据库,用计算存储分离的设计思路,把复杂的大数据分析变得像查普通MySQL表一样简单。FE(Frontend)和BE&am…...
多模态数字人智能交互平台源码获取方式,支持语音克隆+实时渲染,可商用
温馨提示:文末有资源获取方式最近“龙虾AI”的热度很高,似乎人人都想养一个属于自己的数字员工。但现实是,这类技术对普通用户并不友好:部署需要代码、配置需要专人、调试更是门槛重重。更别提高昂的Token消耗,轻度使用…...
ImageGlass架构深度解析:高性能Windows图像查看器的技术实现与优化策略
ImageGlass架构深度解析:高性能Windows图像查看器的技术实现与优化策略 【免费下载链接】ImageGlass 🏞 A lightweight, versatile image viewer 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/ImageGlass ImageGlass作为一款轻量级、高性能的Win…...
智能文献管理全面指南:从学术研究痛点到高效解决方案
智能文献管理全面指南:从学术研究痛点到高效解决方案 【免费下载链接】zotero Zotero is a free, easy-to-use tool to help you collect, organize, annotate, cite, and share your research sources. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/zo/zotero …...
ai辅助开发:让快马生成智能助手,链接notepad下载与个性化代码推荐
今天想和大家分享一个有趣的实践:如何用AI辅助开发的方式,让Notepad这个老牌文本编辑器焕发新生。我们平时下载Notepad可能只是简单获取软件,但如果结合AI能力,就能把"下载-使用"的流程升级成"智能助手"体验。…...
农业IoT部署卡在MQTT连接失败?Python异步通信优化全链路解析(含田间实测吞吐量对比数据)
第一章:农业IoT部署卡在MQTT连接失败?Python异步通信优化全链路解析(含田间实测吞吐量对比数据)在华北平原某智慧农场的边缘网关部署中,23台土壤温湿度传感器频繁出现MQTT连接超时与会话重置现象,平均重连耗…...
