记录一下CenterFusion环境搭建

一、环境准备

创建一个名为“centerfusion”，python版本为3.7的虚拟环境
conda create -n centerfusion python=3.7
创建成功后切换到该虚拟环境
conda activate centerfusion

参考https://github.com/mrnabati/CenterFusion，https://blog.csdn.net/ssj925319/article/details/124294911
安装pytorch，这里根据自己服务器的版本选择
pip install torch==1.7.1+cu110 torchvision==0.8.2+cu110 torchaudio==0.7.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
安装COCOAPI
pip install cython; pip install -U 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'

需要先设置一下路径，不然会出现一系列问题，作者配置的服务器是如下设置的
Mist GPU服务器的默认目录是在/home/mist 下，这里我没有采用官方设置的CF_ROOT=/path/to/CenterFusion，我自己指定了CF_ROOT=work/CenterFusion，使用这个命令时，路径在/home/mist下，具体步骤如下
CF_ROOT=work/CenterFusion
git clone --recursive https://github.com/mrnabati/CenterFusion.git $CF_ROOT
此处克隆命令容易出现下面原因，因为mistgpu里的git默认添加加速代理，遇到这个错误可以手动上传到CF_ROOT路径
随后进入到CF_ROOT路径下，也就是/work/CenterFusion，执行下面命令（确保虚拟环境已经激活），安装所需包
pip install -r requirements.txt
下面配置DCNv2，仓库里可能有DCNv2，但实测运行不了，用下面这个版本 https://pan.baidu.com/s/1ua7gyzFn1nmTGuFYP1SHVg?pwd=1csg 提取码：1csg，上传到$CF_ROOT/src/lib/model/networks/DCNv2，然后解压，解压后进入DCNv2-pytorch_1.7，执行下面命令
./make.sh
构建成功后出现下面提示

下载nuscenes数据集，解压到CenterFusion/data/nuscenes文件夹，这里我只用了数据集的mini部分，https://www.nuscenes.org/nuscenes#download
下载得到一个名为v1.0-mini.tgz的文件，注意解压一定要在CenterFusion/data/nuscenes目录下进行，data文件夹中是没有nuscenes这个目录的，自己新建一个文件夹，解压命令
tar -zxvf v1.0-mini.tgz -C 路径
如果已经在CenterFusion/data/nuscenes目录下，直接解压即可
tar -zxvf v1.0-mini.tgz

参考@可乐有点好喝大佬的文章，https://blog.csdn.net/ssj925319/article/details/124294911，修改如下几处代码：
目前只做了测试工作，训练所需修改的代码请移步上面大佬的文章
修改CenterFusion/experiments/test.sh，–debug 4代表可视化
修改CenterFusion/src/tools/convert_nuScenes.py，第56行修改为3
修改CenterFusion/src/lib/utils/debugger.py，即强制转换为int类型，参考http://t.csdn.cn/smn4F

conda activate centerfusion
#进入到CenterFusion/src/tools/
python convert_nuScenes.py