记录：基于 OpenPCDet 在 Waymo 数据集上训练模型¶
因数据量过大，且下载的 training_0000.tar, training_0001.tar 记录损坏, 取 training_0002.tar, training_0003.tar, training_0004.tar 约 10% 数据进行训练。
数据集准备¶
从官方下载地址 Waymo Open Dataset 下载数据压缩包，然后解压到 waymo/raw_data 目录下。
安装 OpenPCDet¶
基于前期经验(记录：waymo 数据预处理预到的问题)，安装方案如下：
conda create -n pcdet pip python==3.10
conda activate pcdet
conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
python setup.py develop # OpenPCDet 项目根目录下执行
pip3 install pyquaternion
pip3 install opencv-python
pip3 install av2
pip3 install numpy==1.*
pip3 install kornia==0.5.*
pip3 install waymo-open-dataset-tf-2-12-0 --user
# pip3 install numba==0.60.0 # 最后一步中的报错处理，不确定是否需要
pip3 install spconv-cu113==2.* # train 模型的时候需要
pip3 install numba==0.60.0 # 默认的 numba==0.61.0 与 numpy==1.23(tf 2.12.0 要求) 冲突
conda install pytorch-scatter -c pyg # 训练 voxel rcnn 需要
数据预处理¶
只考虑单帧检测，依据 Getting_STARTED 所述，执行：
# only for single-frame setting
python -m pcdet.datasets.waymo.waymo_dataset --func create_waymo_infos \
--cfg_file tools/cfgs/dataset_configs/waymo_dataset.yaml
训练¶
需要训练 CenterPoint 和 PV-RCNN 模型，依据 Getting_STARTED 所述，执行：