MIT BEVFusion环境安装详解

随着自动驾驶技术的快速发展，三维目标检测成为了一个重要的研究方向。而BEVFusion，作为麻省理工学院（MIT）开发的一款基于鸟瞰图（Bird’s Eye View, BEV）的三维目标检测算法，近年来备受关注。要在本地运行BEVFusion，首先需要搭建一个合适的环境。本文将指导读者在Ubuntu 20.04系统下，使用Docker和conda进行MIT BEVFusion环境的安装。

一、系统要求

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

1. 操作系统：Ubuntu 20.04
2. 显卡：支持CUDA的NVIDIA显卡，如GeForce TITAN X
3. Docker：用于创建和管理BEVFusion的运行环境
4. conda：用于管理Python环境和依赖库

二、安装Docker

在Ubuntu 20.04系统上安装Docker非常简单，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 更新系统软件包：

sudo apt update
sudo apt upgrade

1. 安装Docker：

sudo apt install docker.io

1. 启动Docker服务：

sudo systemctl start docker

1. 设置Docker开机自启：

sudo systemctl enable docker

三、创建conda环境

接下来，我们将使用conda创建一个名为bevfusion的虚拟环境，并安装所需的依赖库。请按照以下步骤进行操作：

1. 打开终端，输入以下命令创建环境：

conda create -n bevfusion python=3.8 -y

1. 激活新创建的环境：

conda activate bevfusion

四、安装依赖库

在bevfusion环境中，我们需要安装PyTorch和mmcv-full等依赖库。请按照以下步骤进行操作：

1. 安装PyTorch：

由于BEVFusion需要支持CUDA的PyTorch版本，因此我们需要根据显卡的CUDA版本选择合适的PyTorch版本。在此示例中，我们假设显卡的CUDA版本为11.2，因此选择PyTorch 1.9.1版本进行安装。您可以在PyTorch的官方网站上找到适合您显卡的PyTorch版本。安装命令如下：

pip install torch==1.9.1+cu111 torchvision==0.10.1+cu111 torchaudio==0.9.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

1. 安装mmcv-full：

mmcv-full是BEVFusion所需的另一个重要依赖库。安装命令如下：

pip install mmcv-full==1.4.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.9/index.html

五、克隆BEVFusion仓库

完成依赖库的安装后，我们可以克隆BEVFusion的GitHub仓库，以便在本地进行开发和测试。请按照以下步骤进行操作：

1. 在终端中输入以下命令克隆仓库：

git clone https://github.com/mit-han-lab/bevfusion.git

1. 进入BEVFusion仓库目录：

cd bevfusion

六、构建和启动Docker容器

最后，我们需要构建Docker容器并启动它，以便在容器中运行BEVFusion。请按照以下步骤进行操作：

1. 在BEVFusion仓库目录中，创建一个名为docker的子目录，并进入该目录：

mkdir docker
cd docker

1. 在docker目录中，创建一个名为Dockerfile的文件，并编写Docker镜像的构建脚本。以下是一个示例Dockerfile的内容：

FROM pytorch/pytorch:1.9.1-cuda11.1-cudnn8-devel
WORKDIR /workspace
COPY . /workspace
RUN pip install -r requirements.txt

1. 在终端中，构建Docker镜像并给它命名（例如bevfusion）：

```bash
docker build -t