当mmdetection3d环境安装成功后，可看上一篇如何安装mmdetection3d
1 准备工作
kitti数据集下载，下面是我的百度网盘里的kitti数据集，有需要的自取
链接: https://pan.baidu.com/s/1QlgVfl3vBbGEfF0QCo8N6A 提取码: milu
1.1 创建数据目录：
也可以不通过终端输入命令，直接在mmdetection3d/data/kitti目录下新建ImageSets、testing、training这三个文件夹。
创建好之后，将下载的kitti数据集中的压缩包全部解压，将数据集对应按照如下方式摆放。 
其中，ImageSets的内容，是将数据集划分为训练和测试及验证。
不会自己划分也没关系，官网文档 ，已经给出具体方式了。
在终端依次输入以上四条命令，执行完后就可以看到上图ImagSets文件夹下的内容了。 其中内容如下。
test.txt : 000000～007517 train.txt :000000~003711
val.txt : 000000~003768 trainval.txt : 000000~007480
1.2 数据预处理
以上准备工作做好后，就可以进行预处理了。
数据预处理完后，可以看到data/kitti目录下生成了一些.pkl和.json文件。
1.3 开始训练数据
选择相应的模型配置文件，开始训练。
训练过程时间有点久，不用一直在边上等着。我大概训练了十几个小时。
1.4 开始测试
数据训练完，可以进行测试了。
注意：这条语句 checkpoints/epoch_80.pth 可能会报错，你要找到你训练后生成的./epoch_80.pth放在了什么位置。例如我的测试代码如下：
当出现如下所示结果，就OK了。
使用show=True,进行可视化的时候，需要安装open3d包，注意：版本问题，我最开始安装的是open-python==0.7.0在可视化的时候，出现闪屏。 后来重新安装了open3d==0.13.0成功可视化。
pip install open3d==0.13.0
1.5 可视化结果
1、鼠标可视化控制
鼠标左键+拖拽：可以旋转3D图形Ctrl+鼠标左键+拖拽：可以移动3D图形按下鼠标滚动键+拖拽：也是可以移动3D图形Shift+鼠标左键+拖拽：可以翻转3D图形滚动鼠标滚轮：放大和缩小3D图形- 按Q会显示下一张测试图片
- 按D会进行深度捕捉（捕捉的深度图会保存到mmdetection3d目录下）
H：打印帮助信息P或PrtScn：截图当前的视图O：捕获当前的渲染设置Alt+Enter：在全屏和窗口模式之间切换
2 、点云颜色控制
0：默认的点云颜色渲染，默认点云被渲染成灰色1：渲染点云颜色，和0的时候效果一样2：把x的坐标值作为颜色渲染3：把y的坐标值作为颜色渲染4：把z的坐标值作为颜色渲染9：正常颜色，也是灰色
以上这些大家可以自己是尝试一下
如：按D，捕捉的深度图
按2， 把x的坐标值作为颜色渲染。
以上就是pointpillars模型训练及可视化的全过程了。
