首页
/ GDRNPP_BOP2022项目下载及安装教程

GDRNPP_BOP2022项目下载及安装教程

2024-12-08 06:47:50作者:郁楠烈Hubert

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。

CUDA 安装示例

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

Python 和相关库安装示例

安装 detectron2

sh scripts/install_deps.sh

detectron2 安装示例

编译扩展库

sh scripts/compile_all.sh

编译扩展库示例

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
  1. 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。

  2. 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。

登录后查看全文
热门项目推荐