MMDetection3D 是一个基于 PyTorch 的目标检测开源工具箱, 下一代面向3D检测的平台. 它是 OpenMMlab 项目的一部分，这个项目由香港中文大学多媒体实验室和商汤科技联合发起，涵盖了3D目标检测、单目3D目标检测、多模态3D目标检测、3D语义分割等三维深度学习任务，复现了最新的一些论文和成果，特别是包括了大量CVPR论文的复现。
1 项目地址
项目地址：GitHub - open-mmlab/mmdetection3d: OpenMMLab's next-generation platform for general 3D object detection.
安装指南：https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/blob/master/docs/zh_cn/getting_started.md
2 安装步骤
mmdetection3d的安装步骤如下：
conda create -n openmmlab python=3.7 -y
conda activate openmmlab
pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip3 install openmim
mim install mmcv-full
# 安装 mmdetection
pip install git+https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
# 安装 mmsegmentation
pip install git+https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
# 安装 mmdetection3d
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
cd mmdetection3d
pip install -v -e .其中，pytorch版本根据自身的cuda版本安装相应的版本即可。如果git无法使用，也可以用浏览器下载后解压，逐一进入到相应目录后运行pip install -v -e .。
3 效果测试
（1）下载预训练模型，下载地址为https://download.openmmlab.com/mmdetection3d/v0.1.0_models/second/hv_second_secfpn_6x8_80e_kitti-3d-car/hv_second_secfpn_6x8_80e_kitti-3d-car_20200620_230238-393f000c.pth或者CSDN下载地址：hv_second_secfpn-深度学习文档类资源-CSDN下载。新建checkpoints目录，将下载下来的模型文件放入该目录。
（2）运行测试脚本
python demo/pcd_demo.py demo/data/kitti/kitti_000008.bin configs/second/hv_second_secfpn_6x8_80e_kitti-3d-car.py checkpoints/hv_second_secfpn_6x8_80e_kitti-3d-car_20200620_230238-393f000c.pth --snapshot运行完成之后，demo文件夹下会产生一个kitti_000008文件夹，包含kitti_000008_points.obj和 kitti_000008_pred.obj两个obj文件。前者是点云文件，或者是检测的三维结果。这两个文件可以直接拖入到CloudCompare软件中进行显示。CloudCompare下载地址和介绍请参考：CloudCompare点云可视化软件_python可视化点云-深度学习文档类资源-CSDN下载和python点云可视化_Coding的叶子的博客-CSDN博客_python 点云可视化。显示结果如下图所示。
4 【python三维深度学习】python三维点云从基础到深度学习_Coding的叶子的博客-CSDN博客_python三维点云重建
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