最近在看mmdetection框架的源代码，许多的文章的源码都是基于这个框架写的。很有借鉴意义，所以我便在仔细看看，记录一下自己看的时候不太懂的问题及一些解决的办法。
安装
这个没啥好说的，就按get_started文档来操作就好，只是在跑demo.py的时候我遇到了一个问题：import CV2与ros冲突了，解决办法网络上很多，直接在demo.py加一句话移除到python2.6即可。
数据集准备
对于kitti数据集而言，我们主要要将数据集整理成如下的格式，方便代码调用及运行操作：
和openpcdet是一样的，作者给出了一些下载的命令行，不过不知道为何我在ubuntu下载老是超时，所以我干脆去kitti官网下载了。还是给出官方的源码：
这也没啥好说的 说一下最后一行命令：
由于不同数据集上的原始数据有不同的组织方式，我们通常需要用 .pkl 或者 .json 文件收集有用的数据信息。在准备好原始数据后，我们需要运行脚本 create_data.py，为不同的数据集生成数据。如，对于 KITTI 数据集，我们需要执行:
随后 data目录里的文件进行了改变：
讲一下一些文件的含义：
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kitti_gt_database/xxxxx.bin： 训练数据集中包含在 3D 标注框中的点云数据
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kitti_infos_train.pkl：训练数据集的信息，其中每一帧的信息包含下面的内容：
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info[‘point_cloud’]: {‘num_features’: 4, ‘velodyne_path’: velodyne_path}.
info[‘annos’]: {
位置：其中 x,y,z 为相机参考坐标系下的目标的底部中心（单位为米），是一个尺寸为 Nx3 的数组维度: 目标的高、宽、长（单位为米），是一个尺寸为 Nx3 的数组
旋转角：相机坐标系下目标绕着 Y 轴的旋转角 ry，其取值范围为 [-pi…pi] ，是一个尺寸为 N 的数组
名称：标准框所包含的目标的名称，是一个尺寸为 N 的数组
困难度：kitti 官方所定义的困难度，包括 简单，适中，困难
组别标识符：用于多部件的目标 }
(optional) info[‘calib’]: {
P0：校对后的 camera0 投影矩阵，是一个 3x4 数组
P1：校对后的 camera1 投影矩阵，是一个 3x4 数组
P2：校对后的 camera2 投影矩阵，是一个 3x4 数组
P3：校对后的 camera3 投影矩阵，是一个 3x4 数组
R0_rect：校准旋转矩阵，是一个 4x4 数组
Tr_velo_to_cam：从 Velodyne 坐标到相机坐标的变换矩阵，是一个 4x4 数组
Tr_imu_to_velo：从 IMU 坐标到 Velodyne 坐标的变换矩阵，是一个 4x4 数组 }
(optional) info[‘image’]:{‘image_idx’: idx, ‘image_path’: image_path, ‘image_shape’, image_shape}.
PS：获取 kitti_infos_xxx.pkl 和 kitti_infos_xxx_mono3d.coco.json 的核心函数分别为 get_kitti_image_info 和 get_2d_boxes.
训练
使用单块gpu的命令如下：
如果想指定工作空间的话可以在后面加上：–work-dir ${YOUR_WORK_DIR}
使用多gpu进行训练：
可选择的参数：
–no-validate（不推荐）：默认情况下，代码在训练阶段每 k（默认值是1，可以像这里一样修改）个周期做一次评测，如果要取消评测，使用 --no-validate。
–work-dir ${WORK_DIR}：覆盖配置文件中的指定工作目录。
–resume-from ${CHECKPOINT_FILE}：从之前的模型权重文件中恢复。
–options ‘Key=value’：覆盖使用的配置中的一些设定。
resume-from 和 load-from 的不同点：
resume-from 加载模型权重和优化器状态，同时周期数也从特定的模型权重文件中继承，通常用于恢复偶然中断的训练过程。
load-from 仅加载模型权重，训练周期从0开始，通常用于微调。
训练时常出现“RuntimeError: CUDA out of memory”的问题 这个时候我们可以把batchsize改小一些，改小的文件在：
测试
单块显卡进行测试：
多块gpu进行测试：
例子：
可选参数：
RESULT_FILE：输出结果（pickle 格式）的文件名，如果未指定，结果不会被保存。
EVAL_METRICS：在结果上评测的项，不同的数据集有不同的合法值。具体来说，我们默认对不同的数据集都使用各自的官方度量方法进行评测，所以对 nuScenes、Lyft、ScanNet 和 SUNRGBD 这些数据集来说在检测任务上可以简单设置为 mAP；对 KITTI 数据集来说，如果我们只想评测 2D 检测效果，可以将度量方法设置为 img_bbox；对于 Waymo 数据集，我们提供了 KITTI 风格（不稳定）和 Waymo 官方风格这两种评测方法，分别对应 kitti 和 waymo，我们推荐使用默认的官方度量方法，它的性能稳定而且可以与其它算法公平比较；同样地，对 S3DIS、ScanNet 这些数据集来说，在分割任务上的度量方法可以设置为 mIoU。
–show：如果被指定，检测结果会在静默模式下被保存，用于调试和可视化，但只在单块GPU测试的情况下生效，和 --show-dir 搭配使用。
–show-dir：如果被指定，检测结果会被保存在指定文件夹下的 ***_points.obj 和 ***_pred.obj 文件中，用于调试和可视化，但只在单块GPU测试的情况下生效，对于这个选项，图形化界面在你的环境中不是必需的。
