1.介绍
MMDetection3D首次发布于2018年10月，是面向3D 场景中检测和分割的工具包，可以基于MMDetection3D实现基于点云、图像和多模态数据的3D检测与分割。github仓库地址:https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d
目前MMDetection3D支持20多种不同的算法，比如基于点云的SECOND和PointPillars，基于单目图像的SMOKE和FCOS3D，以及基于多模态的MVXNet和ImVoteNet等等。每个算法都提供了多个SOTA的预训练模型，可以直接使用这些预训练模型实现推理。
MMDetection3D还支持一系列常用的数据集，可以基于这些公开的数据集训练自己的模型
2 环境安装
MMDet3D总共有4个依赖，分别是基础库MMCV，用于检测及分割的MMDet和MMSeg, 同时还依赖于MMEngine基础库。
2.1 环境安装
(1) 创建并激活虚拟环境
conda create -n mmdet3d python=3.8 -y
conda activate mmdet3d
pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
(2) 安装mim包管理工具
pip install openmim -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
(3) 安装mmdet3d
方式1：从源码安装 (推荐安装方式)- a) 下载mmdetection3d 源码并解压
注意:下载mmdetection3d对应版本为V1.0.0rc5(直接下载.zip源码) - b) 安装
cd mmdetection3d # cd 到mmdetection3d的跟目录 mim install -e .- a) 下载mmdetection3d 源码并解压
方式2：直接安装
mim install mmdet3d -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
注意：建议按照项目中mmdet3d源码进行安装,这样安装的mmdet3d版本跟项目是匹配的。而通过pip install mmdet3d安装的是最新版，可能跟项目要求的mmdet3d版本不匹配
2.2 验证安装的环境
- (1) 利用
mim list查看安装的工具包
mim list
可以看到除了安装了mmdet3d，还安装了相关的依赖包：mmcv、mmdet、mmengine
- (2) 导入工具包mmdet3d
测试是否能正确导入mmdet3d工具包，并且可以正常输出版本
>> ipython
import mmdet3d
mmdet3d.__version__
可以看到mmdet3d已经成功安装好了。
