MMDetection3d 模型部署¶
MMDetection3d，又称 mmdet3d， 是一个基于 PyTorch 的目标检测开源工具箱, 下一代面向3D检测的平台。它是 OpenMMLab 项目的一部分。
安装 mmdet3d¶
因为依赖的 codebase 不在 master 分支，所以要切到相应分支：
| codebase | commit |
|---|---|
| mmdet3d | v1.1.0rc1 |
| mmcv | v2.0.0rc1 |
| mmdet | v3.0.0rc1 |
| mmseg | v1.0.0rc0 |
先安装前置依赖 mmcv/mmdet/mmseg，再安装 mmdet3d
python3 -m pip install openmim --user
python3 -m mim install mmcv==2.0.0rc1 mmdet==3.0.0rc1 mmseg==1.0.0rc0 --user
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d --branch v1.1.0rc1
cd mmdetection3d
python3 -m pip install .
cd -
成功后 tools/check_env.py 应能正常显示 mmdet3d 版本号。
python3 tools/check_env.py
..
11/11 13:56:19 - mmengine - INFO - **********Codebase information**********
11/11 13:56:19 - mmengine - INFO - mmdet: 3.0.0rc1
11/11 13:56:19 - mmengine - INFO - mmseg: 1.0.0rc0
..
11/11 13:56:19 - mmengine - INFO - mmdet3d: 1.1.0rc1
模型转换¶
使用 tools/deploy.py 把 mmdet3d 转到相应后端，以 centerpoint onnxruntime 为例：
export MODEL_CONFIG=/path/to/mmdetection3d/configs/centerpoint/centerpoint_pillar02_second_secfpn_head-circlenms_8xb4-cyclic-20e_nus-3d.py
export MODEL_PATH=https://download.openmmlab.com/mmdetection3d/v1.0.0_models/centerpoint/centerpoint_02pillar_second_secfpn_circlenms_4x8_cyclic_20e_nus/centerpoint_02pillar_second_secfpn_circlenms_4x8_cyclic_20e_nus_20210816_064624-0f3299c0.pth
export TEST_DATA=/path/to/mmdetection3d/tests/data/nuscenes/sweeps/LIDAR_TOP/n008-2018-09-18-12-07-26-0400__LIDAR_TOP__1537287083900561.pcd.bin
python3 tools/deploy.py configs/mmdet3d/voxel-detection/voxel-detection_onnxruntime_dynamic.py $MODEL_CONFIG $MODEL_PATH $TEST_DATA --work-dir centerpoint
work-dir 应生成对应 onnx
ls -lah centerpoint
..
-rw-rw-r-- 1 rg rg 87M 11月 4 19:48 end2end.onnx
模型支持列表¶
| model | dataset | onnxruntime | openvino | tensorrt* |
|---|---|---|---|---|
| centerpoint | nuScenes | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| pointpillars | nuScenes | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
| pointpillars | KITTI | ✔️ | ✔️ | ✔️ |
考虑到 ScatterND、动态 shape 等已知问题，请确保 trt >= 8.4