はじめに
最近、大学の研究でmmdetection3dを触ることがあり、チュートリアルを行ったのですが、すんなりいかなかったのでmmdetection3dのシステム構成などを備忘録として記録しておきます。今回はmmdetection3dでどのようにして学習を回すのかについて話します。
mmdetection3dとは
mmdetection3dとは、LiDARなどの点群データに対して物体検出やセグメンテーションのタスクの学習、推論を行うための機械学習ライブラリである。すでに学習済みモデルが存在しているので、論文ではよくベースラインとして使用されたりしています。また、Tier4社のAutowareではmmdetection3dのcenterpointを使用して作成したモデルが使用されています。
点群データに関する機械学習ライブラリとしては中心的なライブラリです。
mmdetection3dで学習
データセットを用意
今回はwaymoで説明します。waymoのopen datasetをインストールしてください。場所はmmdetection3d/data/waymo/の下にmount、もしくはダウンロードしてください。
学習実行
以下をmmdetection3dフォルダの下で実行してください
1 | python tools/train.py configs/pointpillars/pointpillars_hv_secfpn_sbn-all_16xb2-2x_waymoD5-3d-3class.py |
そうすると、学習が実行されます。
推論を行う方法
僕が以前書いたこちらを参考にしてみてください
任意の点群を入れるには
僕が以前書いたこちらを参考にしてみてください
https://kich12345.hatenablog.com/entry/2023/12/22/003835
