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3D 目标检测 SFD 问题记录

2023-07-13

问题1:read timeout

顺着网址手动下载,然后放入相应的目录下
在这里插入图片描述

问题2:SparseModule

在这里插入图片描述

import spconv 要改写成 import spconv.pytorch as spconv

在这里插入图片描述

问题3:skimage

在这里插入图片描述

pip install scikit-image -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

问题4:TypeError: expected str

在这里插入图片描述
Numpy 版本不对导致,

pip install -U numpy==1.21.2 

问题5:ccfg.file 路径问题

在这里插入图片描述
手动 default加入 yaml 路径

parser.add_argument('--cfg_file', type=str, default='/home/newdisk/fengshaofei/SFD1/tools/cfgs/kitti_models/sfd.yaml', help='specify the config for training')

问题6:相对路径关系

绝对引用
相对引用 from ..ops.roiaware_poo3d import roiaware_pool3d_utils

问题7:sort_vertices

在这里插入图片描述

pip install 

问题8:ImportError: cannot import name ‘VoxelGenerator’ from ‘spconv.utils’:

问题9:RuntimeError: No CUDA GPUs are available

在这里插入图片描述
把“2”改成“0”,就好了!
或者
在这里插入图片描述

问题10:AttributeError: module ‘spconv’ has no attribute ‘SparseSequential’

在这里插入图片描述

问题11:from .roi_head_template import RoIHeadTemplate

在这里插入图片描述

问题12:KeyError: ‘road_plane’

在这里插入图片描述
在sfd.yaml文件中第12行:USE_ROAD_PLANE: False
不使用增强数据集

问题13:FileNorFountError

在这里插入图片描述安装包忘记解压了,解压就好了
在这里插入图片描述

问题14:NameError: name ‘points_to_voxel’ is not defined

在这里插入图片描述

问题15:RuntimeError: No CUDA GPUs are available在这里插入图片描述

问题16:CUDA error: an illegal memory access was encountered

RuntimeError: CUDA error: an illegal memory access was encountered
CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call,so the stacktrace below might be incorrect.
For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1.在这里插入图片描述

问题 17:NotImplementedError

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
sfd_head_utilspy points_features[:, 3:6] /= 255.0 后面增加:

from torch.nn.functional import normalize

points_features[:, :3] = normalize(points_features[:, :3], dim=0)
points_features[:, 6:] = normalize(points_features[:, 6:], dim=0)
LR = 0.01   #(缩小十倍)
REG_Loss: giou  # 换成diou

test.py

问题1:FileNotFoundError

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

警告1:UserWarning: floordiv is deprecated, and its behavior will change in a future version of pytorch. It currently rounds toward 0 (like the ‘trunc’ function NOT ‘floor’). This results in incorrect rounding for negative values. To keep the current behavior, use torch.div(a, b, rounding_mode=‘trunc’), or for actual floor division, use torch.div(a, b, rounding_mode=‘floor’)

在这里插入图片描述
将操作符“//“替换为“torch.div()"

警告2:UserWarning: torch.meshgrid

在这里插入图片描述改为:return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs, indexing = 'ij')

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