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【安装学习】从KITTI数据集中处理-1

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1、前期准备

  • 下载并解压缩KITTI中关于3D物体的数据集

  • Step 1： 下载数据集
    wget https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/data_object_velodyne.zip
    wget https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/data_object_label_2.zip
    wget https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/data_object_calib.zip

  • Step 2： 解压数据集
    unzip data_object_velodyne.zip -d kitti_dataset
    unzip data_object_label_2.zip -d kitti_dataset
    unzip data_object_calib.zip -d kitti_dataset

2、检查是否已经安装好了训练环境

  • Step 1：配置对应conda环境，安装依赖

    这里我使用的是pointnet++的pytorch版本，参考了下面的仓库：

    1
    https://github.com/yanx27/Pointnet_Pointnet2_pytorch.git

  • Step 2：终端打开到虚拟环境，运行命令测试
    import torch
    输出空行
    torch.cuda.is_available()
    输出：True
    torch.cuda.device_count()
    输出：1
    torch.cuda.device(0)
    输出：<torch.cuda.device object at 0x7fd95fd1fa90>
    torch.cuda.get_device_name(0)
    输出：’NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU’

  • Step3：未完待续