GDRNPP_BOP2022项目下载及安装教程

1. 项目介绍

GDRNPP_BOP2022 是基于 PyTorch 的 6D 物体姿态估计开源项目，它是 BOP Challenge 2022 在 ECCV'22 上的获奖项目。该项目通过域随机化、强大的网络架构和精细的姿态估计技术，在物体姿态估计领域取得了显著的成果。

2. 项目下载位置

您可以从以下位置下载 GDRNPP_BOP2022 项目：

git clone https://github.com/shanice-l/gdrnpp_bop2022.git

3. 项目安装环境配置

在开始安装项目之前，请确保您的系统环境满足以下要求：

• Ubuntu 18.04/20.04
• CUDA 10.1/10.2/11.6
• Python >= 3.7
• PyTorch >= 1.9
• torchvision

以下为环境配置的步骤及图片示例：

安装 CUDA

首先，您需要安装 CUDA。具体安装步骤请参考 NVIDIA 官方文档。

安装 Python 和相关库

安装 Python 3.7 或更高版本，并使用 pip 安装以下库：

pip install torch torchvision

安装 detectron2

sh scripts/install_deps.sh

编译扩展库

sh scripts/compile_all.sh

4. 项目安装方式

项目安装方式较为简单，您只需要按照以下步骤进行：

1. 下载项目代码：

git clone https://github.com/shanice-l/gdrnpp_bop2022.git

2. 根据您的需求，下载相应的预训练模型并放入 pretrained_models/yolox 文件夹。

3. 按照项目官方文档中的命令进行训练和测试。

5. 项目处理脚本

项目提供了多个处理脚本，以下为部分示例：

检测脚本

python det/yolox/tools/train_yolox.py <config_path> <gpu_ids> (other args)

姿态估计脚本

python core/gdrn_modeling/train_gdrn.py <config_path> <gpu_ids> (other args)

姿态细化脚本

python core/gdrn_modeling/test_gdrn_depth_refine.py <config_path> <gpu_ids> <ckpt_path> (other args)

以上就是 GDRNPP_BOP2022 项目的下载及安装教程，希望对您有所帮助。