在物体检测的领域中，mmdetection3d是一个备受欢迎的开源项目，它支持多种3D物体检测算法，并提供了丰富的工具集和模型库。本文将详细介绍如何在Ubuntu系统下进行mmdetection3d的配置。

    一、环境准备

    在开始之前，我们需要先准备好以下环境：

    1.Ubuntu18.04或以上版本；

    2.Python3.7或以上版本；

    3.CUDA10.0及以上版本；

    4.cuDNN7.5及以上版本；

    5.PyTorch1.7及以上版本。

    二、安装依赖

    在安装mmdetection3d前，我们需要先安装一些必要的依赖：

    1.安装Anaconda

    在官网下载Anaconda的最新版本并安装：

    $wgethttps://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

    $bashAnaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

    2.创建虚拟环境

    创建一个名为mmdet的虚拟环境，并激活该环境：

    $condacreate-nmmdetpython=3.8-y

    $condaactivatemmdet

    3.安装必要的软件包

    使用以下命令安装必要的软件包：

    $sudoapt-getupdate&&sudoapt-getinstall-ylibgl1-mesa-glxlibglib2.0-0libsm6libxrender-dev

    4.安装CUDA和cuDNN

    请根据自己的需求选择合适的版本进行安装。

    5.安装PyTorch

    使用以下命令安装PyTorch：

    $condainstallpytorchtorchvisiontorchaudiocudatoolkit=10.2-cpytorch-y

    三、下载和安装mmdetection3d

    1.下载源代码

    从GitHub上下载mmdetection3d的源代码：

    $gitclonehttps://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git

    $cdmmdetection3d

    2.安装依赖

    在虚拟环境中使用以下命令安装依赖：

    $pipinstall-rrequirements/build.txt

    $pipinstall-v-e.

    3.编译CUDA扩展

    在源代码根目录下运行以下命令编译CUDA扩展：

    $0b49a468372f5489216ffb141fae8c51.pydevelop

    四、测试安装是否成功

    在源代码根目录下运行以下命令，测试是否安装成功：

    $pythontools/test.pyconfigs/point_pillars/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-car.py\

    work_dirs/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-car/latest.pth\

    --evalmAP

    如果输出类似以下内容，则说明安装成功：

    ...

    [2023-05-3011:44:47,372][INFO][mmdet.apis.inference]Done(t=0.47s).

    +---------------+-------+--------+

    |class|gts|dets|

    +---------------+-------+--------+

    |Car|377.0|378.0|

    |Cyclist|0.0|48.0|

    |Misc|17.0|22.0|

    |Pedestrian|15.0|44.0|

    |Truck|0.0|1.0|

    |Van|27.0|31.0|

    |MeanAP@all||56.464|

    +---------------+-------+--------+

    五、总结

    通过本文的介绍，我们可以了解到如何在Ubuntu系统下进行mmdetection3d的配置。希望本文对需要使用mmdetection3d的读者有所帮助。

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