文章目录
- 前言
- 安装步骤
- 1.创建环境并运行
- 2.安装torch
- 3.安装mmcv-full
- 3.安装mmcls、mmsegmentation、mmdet
- 4.源码安装mmdet3d
- 5.补充
- 测试效果
- pip list汇总
前言
相信大家在开始学习mmdet3d时都会碰到环境安装失败的问题，特别是安装低版本mmdet3d时，由于官方给的文档并没有每个低版本的安装教程，同时mmdet3d对mmcv、mmdet、mmseg等都有版本要求，导致安装起来很费时间，因此本教程旨在分享本人安装mmdet3d的过程，希望对大家有帮助。
注意：本教程的环境与MMdet3d的官方教学视频相同，可以运行教程中的所有代码。
官方教学视频：B站MMdet3d教学
安装BUG解决：MMDetection3D系列问题解决方法
安装步骤
1.创建环境并运行
conda create --name mm3d1.0.0 python=3.8 -y
conda activate mm3d1.0.0
补充：为了避免安装时网络超时，建议先安装一下numpy、pandas、matplotlib以及opencv-python
pip install numpy pandas matplotlib opencv-python
2.安装torch
pip install torch==1.12.0+cu113 torchvision==0.13.0+cu113 torchaudio==0.12.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
3.安装mmcv-full
pip install mmcv-full==1.6.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.12.0/index.html
3.安装mmcls、mmsegmentation、mmdet
pip install mmcls===0.24.1
pip install mmsegmentation==0.29.1
pip install mmdet==2.25.3
注意：按顺序安装
4.源码安装mmdet3d
git clone -b 'v1.0.0rc5' https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git --single-branch mmdetection3d
cd mmdetection3d
pip install -v -e . -i https://pypi.douban.com/simple/
cd ..
5.补充
为了方便下载数据以及运行教程中的可视化部分，还需要下载一些库文件。
pip install openmim
pip install open3d
测试效果
pip list汇总
为了方便大家对比各安装包的版本，下面为我的pip list
(mm3d1.0.0) PS F:\mmlib\mm3d\mm3d-v1.0.0> pip list
Package Version Editable project location
------------------------- ------------ ---------------------------------------
absl-py 2.1.0
addict 2.4.0
aliyun-python-sdk-core 2.14.0
aliyun-python-sdk-kms 2.16.2
asttokens 2.4.1
attrs 23.2.0
backcall 0.2.0
black 24.2.0
blinker 1.7.0
cachetools 5.3.3
certifi 2024.2.2
cffi 1.16.0
charset-normalizer 3.3.2
click 8.1.7
colorama 0.4.6
comm 0.2.1
ConfigArgParse 1.7
contourpy 1.1.1
crcmod 1.7
cryptography 42.0.5
cycler 0.12.1
dash 2.16.0
dash-core-components 2.0.0
dash-html-components 2.0.0
dash-table 5.0.0
debugpy 1.8.1
decorator 5.1.1
descartes 1.1.0
exceptiongroup 1.2.0
executing 2.0.1
fastjsonschema 2.19.1
fire 0.5.0
flake8 7.0.0
Flask 3.0.2
fonttools 4.49.0
google-auth 2.28.1
google-auth-oauthlib 1.0.0
grpcio 1.62.0
idna 3.6
imageio 2.34.0
importlib-metadata 7.0.1
importlib_resources 6.1.2
iniconfig 2.0.0
ipykernel 6.29.3
ipython 8.12.0
ipywidgets 8.1.2
itsdangerous 2.1.2
jedi 0.19.1
Jinja2 3.1.3
jmespath 0.10.0
joblib 1.3.2
jsonschema 4.21.1
jsonschema-specifications 2023.12.1
jupyter_client 8.6.0
jupyter_core 5.7.1
jupyterlab_widgets 3.0.10
kiwisolver 1.4.5
llvmlite 0.36.0
lyft-dataset-sdk 0.0.8
Markdown 3.5.2
markdown-it-py 3.0.0
MarkupSafe 2.1.5
matplotlib 3.5.3
matplotlib-inline 0.1.6
mccabe 0.7.0
mdurl 0.1.2
mmcls 0.24.1
mmcv-full 1.6.0
mmdet 2.25.3
mmdet3d 1.0.0rc5 f:\mmlib\mm3d\mm3d-v1.0.0\mmdetection3d
mmsegmentation 0.29.1
model-index 0.1.11
mypy-extensions 1.0.0
nbformat 5.9.2
nest_asyncio 1.6.0
networkx 2.2
numba 0.53.0
numpy 1.22.1
nuscenes-devkit 1.1.11
oauthlib 3.2.2
open3d 0.18.0
opencv-python 4.9.0.80
opendatalab 0.0.10
openmim 0.3.9
openxlab 0.0.34
ordered-set 4.1.0
oss2 2.17.0
packaging 23.2
pandas 2.0.3
parso 0.8.3
pathspec 0.12.1
pickleshare 0.7.5
pillow 10.2.0
pip 24.0
pkgutil_resolve_name 1.3.10
platformdirs 4.2.0
plotly 5.19.0
pluggy 1.4.0
plyfile 1.0.3
prettytable 3.10.0
prompt-toolkit 3.0.42
protobuf 4.25.3
psutil 5.9.8
pure-eval 0.2.2
pyasn1 0.5.1
pyasn1-modules 0.3.0
pycocotools 2.0.7
pycodestyle 2.11.1
pycparser 2.21
pycryptodome 3.20.0
pyflakes 3.2.0
Pygments 2.17.2
pyparsing 3.1.1
pyquaternion 0.9.9
pytest 8.0.2
python-dateutil 2.9.0
pytz 2023.4
PyWavelets 1.4.1
pywin32 306
PyYAML 6.0.1
pyzmq 25.1.2
referencing 0.33.0
regex 2023.12.25
requests 2.28.2
requests-oauthlib 1.3.1
retrying 1.3.4
rich 13.4.2
rpds-py 0.18.0
rsa 4.9
scikit-image 0.19.3
scikit-learn 1.3.2
yapf 0.40.2
zipp 3.17.0
