DGC-GNN 配置运行

算法 DGC-GNN,这是一种全局到局部的图神经网络,用于提高图像中2D关键点与场景的稀疏3D点云的匹配精度。与依赖视觉描述符的方法相比,这种方法具有较低的内存需求,更好的隐私保护,并减少了对昂贵3D模型维护的需求。DGC-GNN通过利用几何和颜色线索来表示关键点,并在粗略层面编码欧几里得和角度关系,形成用于指导点匹配的几何嵌入。

         下面是 GitHub - AaltoVision/DGC-GNN-release的复现配置。

conda env create -f environment.yml --verbose

然后去解决这个“Installing pip dependencies非常慢或失败问题”问题:

当在Clion 远程连接 Linux 环境时,执行 conda env create -f environment.yml 命令时,可能会出现在 pip 部分卡住的情况。为了解决这个问题,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 在终端中,进入用户根目录: cd ~
  2. 检查是否存在 pip.conf 文件。如果不存在,可以创建一个新的 .pip 文件夹(注意这是一个隐藏的文件夹,前面有个点)。
  3. 在 .pip 文件夹下创建一个 pip.conf 文件。
  4. pip.conf 文件中添加以下内容:
[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    5. 保存文件并关闭编辑器。保险起见,运行:   

conda clean --all
conda remove --name dgc-gnn --all

    6. 返回到 Clion 终端,再次执行命令。

 conda env create -f environment.yml --verbose 

 pip install torch_scatter-2.0.8-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl

pip install . --find-links https://data.pyg.org/whl/torch-1.8.0+cu11.1.html

网络不好就多试几次(我用了两次才成功!!!!) 

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