Ubuntu 22.04使用MMDetection3D复现BEVFusion（MIT）从环境配置到推理的全流程教程

Ubuntu 22.04使用MMDetection3D复现BEVFusion（MIT）从环境配置到推理的全流程教程

本文将详细介绍在Ubuntu 22.04系统上，如何使用MMDetection3D框架复现BEVFusion（MIT）模型。无论你是3D目标检测的初学者，还是希望尝试最新融合算法的研究者，这篇复现教程都能帮助你快速上手。

1. 环境准备

首先，确保你的系统是Ubuntu 22.04，并且已安装NVIDIA驱动和CUDA（推荐CUDA 11.3+）。我们将使用Miniconda管理Python环境。

    # 安装Minicondawget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.shbash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh# 创建conda环境conda create -n bevfusion python=3.8 -yconda activate bevfusion  

2. 安装PyTorch和MMCV

根据你的CUDA版本安装PyTorch。这里以CUDA 11.3为例：

    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  

接着安装MMCV和MMDetection3D依赖：

    pip install mmcv-full==1.6.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch2.10/index.htmlpip install mmdet==2.25.0pip install mmsegmentation==0.29.0  

3. 安装MMDetection3D

从源码安装MMDetection3D：

    git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.gitcd mmdetection3dpip install -v -e .  

4. 下载BEVFusion（MIT）代码

BEVFusion（MIT）的官方实现基于MMDetection3D，克隆仓库：

    git clone https://github.com/mit-han-lab/bevfusion.gitcd bevfusion  

按照README安装额外依赖：

    pip install -r requirements.txt  

5. 数据集准备

BEVFusion通常使用nuScenes数据集。请先下载nuScenes完整数据集，并创建软链接到项目data目录下：

    mkdir -p data/nuscenesln -s /path/to/nuscenes data/nuscenes  

然后运行数据预处理脚本：

    python tools/create_data.py nuscenes --root-path ./data/nuscenes --out-dir ./data/nuscenes --extra-tag nuscenes  

6. 修改配置文件

根据你的实际路径修改configs/bevfusion/bevfusion_*.py中的data_root等参数。如果只想运行demo，可以下载官方预训练权重：

    wget https://bevfusion.mit.edu/weights/bevfusion_nus.pth -P checkpoints/  

7. 模型推理

使用以下命令测试单张图片或执行可视化：

    python demo/multi_modality_demo.py demo/data/nuscenes/ demo/data/nuscenes/ configs/bevfusion/bevfusion_nus.py checkpoints/bevfusion_nus.pth --show  

如果一切顺利，你将看到3D检测结果。

8. 训练模型（可选）

若想从头训练BEVFusion，运行：

    python tools/train.py configs/bevfusion/bevfusion_nus.py --work-dir ./work_dirs/bevfusion_nus  

多GPU训练请参考MMDetection3D官方文档。

总结

通过以上步骤，你已经在Ubuntu 22.04上成功使用MMDetection3D复现了BEVFusion（MIT）模型。希望这篇复现教程对你有所帮助。如果在过程中遇到问题，欢迎在评论区交流讨论。