- PaddlePaddle 2.3rc(必须)
- OS 64位操作系统
- Python 3(3.7/3.8/3.9)，64位版本，测试在3.8
- pip/pip3(9.0.1+)，64位版本
- CUDA >= 10.1
- cuDNN >= 7.6
# CUDA10.2 pip install paddlepaddle_gpu==2.3.0-rc0.post102 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html - 更多CUDA版本或环境快速安装，请参考PaddlePaddle快速安装文档
- 更多安装方式例如conda或源码编译安装方法，请参考PaddlePaddle安装文档
请确保您的PaddlePaddle安装成功。使用以下命令进行验证。
# 在您的Python解释器中确认PaddlePaddle安装成功 >>> import paddle >>> paddle.utils.run_check() # 确认PaddlePaddle版本 python -c "import paddle; print(paddle.__version__)" 注意
- 如果您希望在多卡环境下使用PaddleDetection，请首先安装NCCL
# 克隆仓库 cd <path/to/clone/Paddle3D> git clone https://github.com/lzzyzlbb/Paddle3D # 安装其他依赖 cd Paddle3D pip install -r requirements.txt # install custom iou3d and grid_simple_3d op cd paddle3d/ops/iou3d_nms/ python setup.py install cd paddle3d/ops/grid_sample_3d/ python setup.py install cd ../../../ 配置文件在configs/caddn/目录下 数据在 data/kitti/training下有一部分，还需要将部分处理好的数据, kitti_infos_val, 下载后放到data/kitti/下面
python evaluate.py --config configs/caddn/caddn.yml --model model_path 导出一整个模型
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python export.py --config configs/caddn/caddn.yml --model_path model_path - model_path 在 paddle_caddn 需要下载
- 已导出的静态模型在 paddle_caddn
python infer.py --cfg configs/caddn/caddn.yml --model_file output/model --output_dir ./infer