前言

到目前为止还没跑通                   ，但是bug实在太多了 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，我的每一步都有错

















，如果不记录下来又会有遗漏
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，（肯定已经遗漏了很多） 
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，在这里把能想起来的都记录一下以便不时之需                   。另外 


 


 


 


 


 


 


 


 


 
，本人深度学习小白
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，一上来跑这么难的代码我大概是脑子进水了  
   
   
   
   
   
   
   
   
  ，如果有看到的话 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
，十分欢迎且需要加微信跟我详细交流 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
。以下纯属我个人理解

 

 

 

 

 

 

 

 

 
，肯定有误差                   ，仅为个人记录 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，请酌情参考

















。

9.29更新：能跑了能跑了


















，喜大普奔！！

10.1更新：evaluation出结果啦                            ，准确率还真挺高！！

10.21更新：发现了之前几个疑惑的点的原因（写在最后）

10.25更新：补齐SFD方法简介
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 。

SFD简介

Sparse Fuse Dense: Towards High Quality 3D Detection with Depth Completion. CVPR 2022.

在kitti数据集上目前排名前三 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，文章通俗易懂（也可能是我没看懂）

（这部分后面再补吧）

文章贡献： 3D-GAF：融合点云和伪点云的网络 SynAugment：针对SFD的数据增强方法 CPConv：伪点云的特征提取器

这里有一个疑惑是：

CPConv在3D-GAF前使用



























，但是作者却放在了最后一位介绍它                   ，按逻辑来讲 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，放在后面的应该是最不重要的

















，但是3D-GAF反而是里面最难理解的 
  
  
  
  
  
  
  
  
 。

个人理解：

最主要的创新在于——之前的方法都是FOV与BEV的2D融合
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，而本方法将2D信息通过深度转化为3D 
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，使得在每个ROI中提取伪点云和原始点云的3D特征（在3D网格内） 


 


 


 


 


 


 


 


 


 
，再按权重融合  
  
  
  
  
  
  
  
  
 、reshanpe 
  
  
  
  
  
  
  
  
  、FC 


 


 


 


 


 


 


 


 


 
。（这可能就是3D-GAF放在第一位的原因吧）
 
 
 
 
 
 
 
 
 
。但是我还是没能理解CPConv
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，主要是维度变换好凌乱  
   
   
   
   
   
   
   
   
  ，一会儿N个一会儿K个 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
，感觉还是需要输出看维度  
   
   
   
   
   
   
   
   
  。

最后一个疑惑是： 从实验结果看

 

 

 

 

 

 

 

 

 
，没有加这些操作的准确率就很高                   ，因为本身的baseline准确率就很高 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，但并不知道baseline这么高的原因是？

代码调试

SFD：Github官方源码

环境配置

作者提供了两种方式：Voxel-R-CNN或者OpenPCDet


















，此处使用了后者 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
。OpenPCDet安装步骤提供在如下链接                            ，特别要提醒的是该文章中sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit命令千万千万不要在系统中输入 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，否则会导致你cuda



























，cudnn全部重装！！！其余按照步骤来就好

 

 

 

 

 

 

 

 

 
。另外                   ，文章中提到mayavi包的安装会出问题 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，其实我没有安装mayavi包的时候

















，OPenPDCet就能正常运行                   。但是SFD还是需要安装mayavi
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，终究还是逃不过 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
。由于各种原因 
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，我的Python是3.8版本 


 


 


 


 


 


 


 


 


 
，如果你也是python3.8的话
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，可参考链接安装mayavi包  
   
   
   
   
   
   
   
   
  ，最终需要在图形化界面运行以下命令（如：远程桌面连接或者vnc 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
，反正不是ssh）

 

 

 

 

 

 

 

 

 
，否则会报错


















。

python demo.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pv_rcnn.yaml --ckpt pv_rcnn_8369.pth --data_path data/kitti/training/velodyne/000008.bin

组织数据集

接着就按github上作者提供的路径下载数据集和相关文件                            。需要注意的是                   ，这里的数据有70G+ 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，所以要事先想好你是不是要挂载目录什么的


















，不要像我一样傻乎乎弄了半天发现服务器存储空间不够了（我真是哭死                            ，也没人告诉我啊） 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
。

问题报错

以下问题当你出错了再来查看 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，参考知乎连接包括：spconv包出错和单卡环境运行问题



























。

RunTimeError问题

原因： 因为服务器上只有两个gpu且不知道好不好用



























，总之按作者提供的方式运行就会报各种cuda错误                   ，所以做出如下修改（因为时间过去有点久了 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，所以应该不全）                   。

首先

















，不使用文章中的命令
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，在终端中输入以下命令测试：

python train.py --cfg_file cfgs/kitti_models/sfd.yaml --batch_size 2

PS： 这里batch_size先设置成1就能跑起来 
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，如果设置成2会报出很多错 


 


 


 


 


 


 


 


 


 
，下面会一一解决batch_size=2的问题 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
。

1. DataLoader worker (pid xxx) is killed by signal 将num_workers设置为0
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，也就是\tools\train.py第27行  
   
   
   
   
   
   
   
   
  ，default =0

parser.add_argument(--workers, type=int, default=0, help=number of workers for dataloader)

2. No CUDA GPUs are available/Cuda out of memory

# tools/train.py # 62行修改为0 os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0" # 这里根据你的需要来 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
，如果gpu显存不够会报Cuda out of memory的错误 # os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="-1" #表示用cpu

KeyError问题

1.KeyError: ‘KittiDatasetSFD’ 详细查看发现输出的根目录在OpenPCDet文件夹下

 

 

 

 

 

 

 

 

 
，虽然我不知道为什么会代码会跑到这里                   ，但是只要把OpenPCDet和SFD两个项目文件不要放在同一个文件夹下就可以解决

















。（即：把OpenPCDet藏得远远的

）
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 。github的issue里也有人有这个错误 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，不知道是不是跟我一样的情况 
  
  
  
  
  
  
  
  
 。

cfg.ROOT_DIR总是会自动找错地方


















，就会发生KeyError或者DataLoader=0等问题                            ，可以检查一下路径对不对 


 


 


 


 


 


 


 


 


 
。

2.KeyError: ‘road_plane’ 在sfd.yaml文件中第12行

USE_ROAD_PLANE: Flase

TypeError

当batch_size=2时 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，kitti_dataset_spf.py中会报TypeError



























，是‘valid_noise’这个Key出了问题                   ，参考知乎连接在for循环（约400行）前加入

data_dict = data_dict.pop(valid_noise)

会报其他的错误-----说是list没有item()方法 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，不懂==
 
 
 
 
 
 
 
 
 
。干脆在上一个for循环里直接删除

















，代码如下：

#485行左右 for key, val in cur_sample.items(): (+) if key == valid_noise: (+) continue data_dict[key].append(val)

Sponcv包出错问题

这里先说明我安装的是sponcv2.1版本
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，也就是自动安装的

之后会报关于sponcv的各种错误 
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，要做以下几处修改才能解决：

1. AttributeError: module ‘spconv‘ has no attribute ‘SparseModule‘

import spconv 要改写成 import spconv.pytorch as spconv

2.

我也不太记得了 


 


 


 


 


 


 


 


 


 
，总之要按照这个链接Github把所有报错（？？）的文件都更改一遍
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，刚开始抱着试试看的态度逐行修改  
   
   
   
   
   
   
   
   
  ，确实不报错了  
   
   
   
   
   
   
   
   
  。

理论上是应该把所有github中提到的文件都修改一遍 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
，但我是哪里报错改哪里

 

 

 

 

 

 

 

 

 
，所以只改了以下文件： data_processor.py dataset.py detector3d_template.py spconv_utils.py

AssertionError

AssertionError: must be contiguous tensor model/roi_heads/sfd_head.py

#约第600行                   ，更改如下 coords = sparse_idx.int().contiguous()

ModuleNotFoundError

重新运行setup

cd SFD python setup.py develop cd pcdet/ops/iou3d/cuda_op python setup.py develop cd ../../../..

NotImplementError或者是NAN的问题

具体错误如下

File "/home/tianran/workdir/SFD/pcdet/models/roi_heads/target_assigner/proposal_target_layer.py", line 162, in subsample_rois raise NotImplementedError NotImplementedError maxoverlaps:(min=nan, max=nan) ERROR: FG=0, BG=0

解决方案（此处参考知乎链接和github上的issue）：

（必选） 在sfd_head_utils.py的points_features[:, 3:6] /= 255.0这一行代码后增加： from torch.nn.functional import normalize points_features[:, :3] = normalize(points_features[:, :3], dim=0) points_features[:, 6:] = normalize(points_features[:, 6:], dim=0)

（可选）

sfd.yaml文件中配置如下参数：（可选择性尝试） LR = 0.01 #（缩小十倍） REG_Loss: giou # 换成diou batch_size =1

验证阶段

assert lidar_file.exists()

# kitti_dataset_sfd.py 大约29行修改为以下内容 self.split = test # self.dataset_cfg.DATA_SPLIT[self.mode] #{train: train, test: val} # 62行左右 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，个人感觉这里有点问题


















，因为 self.split要么是train要么是val                            ，不可能是test 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，所以就不可能跑到test路径下验证 self.root_split_path = self.root_path / (training if self.split != test else testing) #这里没有改



























，只是写出来说明一下

准确率虽然运行出来了                   ，0.7IOU大约94% 
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，但我发现更改.txt文件并不会修改载入的数据量

















，似乎该载入什么数据早已在.pkl文件里写好了
  
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，这我就不能理解了 
  
  
  
  
  
  
  
  
 ，甚至产生了一个邪恶的想法 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
。应该是因为代码太复杂我还理解不了吧 


 


 


 


 


 


 


 


 


 
，谁能告诉我原因吗？

刚开始有一点点眉目
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，老师就让我滚去做双目  
   
   
   
   
   
   
   
   
  ，好吧 

 

 

 

 

 

 

 

 

 
，先尝试到这里吧

 

 

 

 

 

 

 

 

 
，花费三周时间跑代码                   ，啊啊啊真可怕

 

 

 

 

 

 

 

 

 
。

未完成的事情

1.模型的保存

2.如何评估准确率 √

3.准确率的问题 √

4.gpu多卡pytorch分布式训练；

5.结果可视化

6.跑自己的数据集

更新

为什么修改ImageSet文件夹下的.txt文件修改后训练的数据仍不变？

以下命令会根据你的.txt文件


 


 


 


 


 


 


 


 


 

、配置文件等写入.pkl文件中 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，之后运行就只会用到.pkl文件


















，所以若想修改训练或测试数据集                            ，需要再次生成一个.pkl文件                   。 python -m pcdet.datasets.kitti.lidar_kitti_dataset create_kitti_infos 会自动寻找到其他的文件夹下的文件

环境路径查找优先顺序需要调整 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，可参考链接中的Error7调整环境路径 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
。