PVN3D——WIN10 PyTorch1.8 Linemod-render最全复现

该论文可以在多个数据集上跑，比如Linemod_preprocessed（约10GB）、YCB-Video Dataset（约100GB）、OCC linemod Dataset等，前两者是比较常用的，我当时考虑到Linemod内存占用比较小，因此选择了Linemod_preprocessed进行实验，但是后面发现Linemod需要数据增强，占用内存会增加至150GB，因此各位需要考虑好自己是否有这个硬件资源，batch-size设置为8（源码为24）将直接占满24GB的GPU内存。

Linemod_preprocessed数据集地址可以在以下地址下载：（建议后者）Linemod_preprocessed数据集 – 飞桨AI Studio (baidu.com)https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/34928

DenseFusion – Google 云端硬盘https://drive.google.com/drive/folders/19ivHpaKm9dOrr12fzC8IDFczWRPFxho7

下载Linemod后，将Linemod_preprocessed文件夹放在PVN3D-pytorch-1.5\pvn3d\datasets\linemod文件夹中即可。

反正我两个都下过，飞桨的显示有一些数据损坏了，不知道是否有影响。

由于论文用到了pointnet++网络，因此需要下载Pointnet2_PyTorch，用于后续pointnet2_ops库的安装。

模型比较复杂，包含了一个语义分割网络，Linemod数据集的数据量并不能直接满足要求，因此需要对此进行扩充，需要用到raster_triangle，一个做融合数据的函数，将SUN2012pascalformat 数据集作为背景，与Linemod数据集的对象进行融合，进行数据增强，提高语义分割网络的鲁棒性。该函数在windows运行需要微调，融合效果如下：

融合效果图与raster_triangle源码摘自：ethnhe/raster_triangle: A simple renderer with z-buffer for synthesis data generating. (github.com)https://github.com/ethnhe/raster_triangle

SUN2012pascalformat数据集地址：（存放至raster_triangle根目录）http://groups.csail.mit.edu/vision/SUN/releases/SUN2012pascalformat.tar.gzhttp://groups.csail.mit.edu/vision/SUN/releases/SUN2012pascalformat.tar.gz

下载sample pose并存放至raster_triangle下的sampled_poses文件夹。

https://hkustconnect-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/yhebk_connect_ust_hk/End-Ha7PuQFNktD_ZqBIuQgBwR0wNVDPi-Bneulo7Dy-JA?e=WQba57https://hkustconnect-my.sharepoint.com/:f:/g/personal/yhebk_connect_ust_hk/End-Ha7PuQFNktD_ZqBIuQgBwR0wNVDPi-Bneulo7Dy-JA?e=WQba57

二、环境配置

有关环境配置我参考了以下两篇博客：

PVN3D学习（一）：跑通PVN3D_kk_forward的博客-CSDN博客

配置PVN3D_pvn3d复现_童鸢的博客-CSDN博客

提示

pytorch版本设置的原因

两个系统采用的CUDA环境配置不同，原本都是采用pytorch1.7，但是pytorch1.7最高只能兼容Anaconda下的cudatoolkit11.0，由于4090显卡太过于强大，4090似乎最低只能兼容Anaconda下的cudatoolkit11.1，其对应的pytorch版本至少为1.8，因此搭配4090的win10只能使用pytorch1.8啦，虽然一些源码编译的库说不支持pytorch1.8，但是我还是装成功了。

需要安装系统cuda！！

注意要分清楚系统的cuda与conda的cuda，系统的cuda一般是需要在Nvidia官网下载安装包安装并配置环境变量的，conda的cuda是在conda环境中conda install cudatoolkit安装的，是系统cuda的阉割版，专门为了支持pytorch这种深度学习框架而生的，一般不需要系统cuda也可以运行pytorch，但是系统cuda在源码安装某些库的时候是有关键作用的，比如安装pointnet2_pytorch时，因此，是需要安装系统cuda的，否则源码编译安装时会报错！！！

win10

conda基本环境配置

创建虚拟环境，python版本为3.8（多篇博客都在3.8版本复现）。

#创建虚拟环境
conda create -n pvn3d python=3.8
#激活环境
activate pvn3d

安装依赖库，如果安装报错，需要自行百度whl文件，通过pip install <whl文件路径>安装。

pip3 install numpy Cython h5py pyyaml enum34 future scipy Scikit-learn opencv_contrib_python

pip3 install matplotlib transforms3d scikit_image lmdb setuptools cffi easydict plyfile glumpy tqdm

torch、torchvision、cudatoolkit安装。

网上说pointnet2需要比较高的版本（高于torch1.5、1.6），而torch向下兼容性比较好，不需要理会源码是torch1.5了，大家尽量选择torch1.7或者1.8吧！conda的cuda版本根据自己的硬件衡量，我的理解是conda的cuda不要低于你硬件支持的最高版本太多，总之要检查你的GPU、pytorch、cuda是否匹配。实测RTX 4090安装cuda11.0会出问题，RTX3090安装cuda10.2也会出问题。

出现RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device的情况我通过更换torch至1.8并升级cuda至11.1解决了，是算力不匹配的问题，通过修改一些文件可以解决，但是不如检查一下你的GPU、pytorch、cuda是否匹配吧。

在conda配置torch、torchvision、cudatoolkit如下。

conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge

若网络较慢，建议在网站download.pytorch.org/whl/torch_stable.html下载whl文件，用pip下载。

直接搜索：（其他版本同理）

cu111/torch-1.8.0%2Bcu111-cp38-cp38-win_amd64.whlhttps://download.pytorch.org/whl/cu111/torch-1.8.0%2Bcu111-cp38-cp38-win_amd64.whl

cu111/torchvision-0.9.0%2Bcu111-cp38-cp38-win_amd64.whlhttps://download.pytorch.org/whl/cu111/torchvision-0.9.0%2Bcu111-cp38-cp38-win_amd64.whl

#cd到whl文件路径下
pip install cu111/torchvision-0.9.0%2Bcu111-cp38-cp38-win_amd64.whl
pip install cu111/torch-1.8.0%2Bcu111-cp38-cp38-win_amd64.whl

conda基本配置完毕。

python-pcl配置

python-pcl是python中一个处理点云的库，需要系统安装pcl支持。python-pcl的维护比较差，不能兼容最新版本的pcl，只能兼容pcl版本为1.6至1.9的版本（1.9版本只支持1.9.1），而且只有3.6、3.7版本支持whl安装，其他版本只能够源码安装。

以下提供源码安装的方案。

我参考了以下博客：Win10平台python-pcl环境搭建 – 一杯明月 – 博客园 (cnblogs.com)

安装pcl：从pcl-1.9.1下载pcl安装包以及pdb压缩包

如下图所示选择自己系统对应的文件。

点击exe文件进行pcl的安装，注意安装过程中提示添加环境变量Path时，记得勾选给所有用户添加环境变量，否则系统可能无法识别pcl。

pcl安装结束后会自动跳转至OpenNI2的安装，将OpenNI2安装至“D:\PCL 1.9.1\3rdParty”路径下，其中PCL 1.9.1是你自己安装的pcl路径，若没有自动弹出OpenNI2则自行进入PCL 1.9.1\3rdParty\OpenNI2路径下寻找OpenNI-Windows-x64-2.2.msi文件进行安装。

环境变量需要额外配置！！！！！请参照我上面参考的博客。

安装python-pcl

以下这个部分似乎已经优化了，比当时我安装的时候要简单很多，大家可以参照较新的博客安装。

下载python-pcl源码，下载地址：python-pcl源码

下载gtk，下载地址：GTK+ (tarnyko.net)

打开下载的gtk压缩包，比如：gtk+-bundle_3.10.4-20131202_win64.zip，将压缩包的bin目录下的全部文件解压到python-pcl-master的pkg-config路径下，运行脚本InstallWindowsGTKPlus.bat，会在pkg-config路径下生成三个文件夹如下。

ma’s

激活环境，在环境中执行以下代码：

python setup.py build_ext -i

结果如下图所示：（没有报错即可）

若出现以下错误，说明pcl没配置成功，请检查版本及环境变量，版本最好下载1.9.1或者1.8.0。

setup.py: error: cannot find PCL, tried pkg-config pcl_common-1.7 pkg-config pcl_common-1.6 pkg-config pcl_common

执行以下代码。

python setup.py install
pip list

观察输出的库列表是否包含版本号为0.3.0rc1的python-pcl。并进入python环境下，尝试导入pcl库，使用import pcl，观察是否报错。

大概率会报以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "D:\anaconda3\envs\pvn3d\Lib\site-packages\python_pcl-0.3.0rc1-py3.8-win-amd64.egg\pcl\__init__.py", line 5, in <module>
    from ._pcl import *
ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。

网上大多方法描述的是在“D:\PCL 1.9.1\3rdParty\OpenNI2\Samples\Bin”路径下（OpenNI2的安装路径）找到OpenNI2.dll，并拷贝至“D:\anaconda3\envs\pvn3d\Lib\site-packages\python_pcl-0.3.0rc1-py3.8-win-amd64.egg\pcl”路径下。但是这样并没有解决我的问题，但是我也确实缺少这个文件。

寻找不到解决的方法，我直接用everything（文件管理器）在系统中搜索缺失的dll文件，并将他们集体拷贝至“D:\anaconda3\envs\pvn3d\Lib\site-packages\python_pcl-0.3.0rc1-py3.8-win-amd64.egg\pcl”，错误消除！！！python-pcl安装成功。此处可能并未显示确实什么dll文件，大家可以直接在python-pcl或pcl的安装目录下直接搜dll文件，把所有dll文件都拷贝过去就可以了。

当然，这个过程还会遇到很多零碎的错误，但是基本都可以找到解决的方法，让我困扰最久的就是这个dll缺失的错误了。

pointnet2_ops配置

在以下地址下载pointnet2_ops源码：https://github.com/erikwijmans/Pointnet2_PyTorch

进入Pointnet2_PyTorch-master文件中，在anaconda终端输入以下代码安装依赖库。

pip install -r requirements.txt

依赖库中，pointnet2_ops_lib库需要通过“Pointnet2_PyTorch-master\pointnet2_ops_lib”下的源码进行安装，我在安装这个库的时候遇到了巨大的阻力。

pointnet2_ops_lib库安装错误

我记录了一些比较难缠的错误，如下：

PVN3D——WIN10 PyTorch1.8 Linemod-render最全复现这个错误很难缠，找的非常辛苦，可以解决。

PVN3D——WIN10 PyTorch1.8 Linemod-render最全复现在这里遇到一些nvcc的错误，我通过正确配置CUDA_HOME的环境变量修复了。

#error: STL1002: Unexpected compiler version, expected CUDA 10.1 Update or newer · Issue #61 · Xtra-Computing/thundergbm (github.com)https://github.com/Xtra-Computing/thundergbm/issues/61这里建议我更改系统CUDA的版本，不一定要卸载原来的系统CUDA，可以直接安装，小心配置好环境变量就可以，更改为它建议的系统CUDA版本后错误消除。

PVN3D——WIN10 PyTorch1.8 Linemod-render最全复现算力不匹配的一种解决方法，改改文件也可以解决。

pointnet_ops安装

由于此处的setup.py是为linux设计的，因此有一些linux命令需要改为windows下的命令。将46行附近的代码用以下代码替代。

#重新修改地址表达，linux的地址表达与windows不同
src_pth="build\lib.win-amd64-cpython-38\pointnet2_utils\_ext.cp38-win_amd64.pyd "
tg_pth="pvn3d\lib\pointnet2_utils\_ext.cp38-win_amd64.pyd"
#os.system('ln {} {}'.format(src_pth, tg_pth)) 原本是linux命令 
os.system('copy {} {}'.format(src_pth, tg_pth))

在anaconda中，cd到你的Pointnet2_PyTorch-master目录下，注意，是Pointnet2_PyTorch-master！！！不是pointnet2_ops_lib！！！输入下列指令。

python setup.py build_ext

此处一般情况下没有什么问题，环境搭建结束。

Ubuntu20.04

由于内容比较多，Ubuntu的部分以后慢慢补充。

三、融合数据生成

Linemod数据集的数据量不足以训练pvn3d如此庞大的网络，为了增强网络语义分割部分的鲁棒性，需要对Linemod数据集进行数据增强，论文采用融合数据的方法，本文在（一、资源下载）已经介绍过，这里不赘述了。

分别在以下三个链接下载raster_triangle、SUN2012pascalformat、sample pose。
ethnhe/raster_triangle: A simple renderer with z-buffer for synthesis data generating. (github.com)https://github.com/ethnhe/raster_triangle

http://groups.csail.mit.edu/vision/SUN/releases/SUN2012pascalformat.tar.gzhttp://groups.csail.mit.edu/vision/SUN/releases/SUN2012pascalformat.tar.gz

将SUN2012pascalformat压缩包解压至raster_triangle根目录下，将sample pose中的文件解压至“raster_triangle\sampled_poses”路径下。

由于windows没有linux那样的软链接，直接将Linemod_preprocessed转移至raster_triangle根目录，会自动在Linemod_preprocessed中生成fuse和render的融合数据，生成好之后再拷贝回pvn3d源码中的datasets\linemod下。

raster_triangle是面向linux设计的，其中linux动态链接库rastertriangle_so.so不能被windows使用，windows需要使用.dll为后缀的动态链接库，需要用visual studio将rastertriangle_so.cpp与rastertriangle.h编译生成动态链接库dll。

此处附上我编译生成的动态链接库dll，系统位数为64位。（不确定32位系统能否编译）

阿里云盘分享https://www.aliyundrive.com/s/39KS2WNPDGr同时，需要修改raster_triangle目录下的rgbd_renderer.py（访问过动态链接库so，需修改访问的方式以及访问的对象）。

#在文件第81行左右修改self.dll的读取路径
#so_p = './rastertriangle_so.so'
#self.dll = np.ctypeslib.load_library(so_p, '.')

path=r'D:\pvn3d\raster_triangle-master\rastertriangle_so.dll'#rastertriangle_so.dll的绝对地址！
os.add_dll_directory(path)
self.dll=ctypes.cdll.LoadLibrary(path)

激活环境，在raster_triangle目录下输入：

#修改'ape'改变生成融合数据的对象，num为生成融合数据的数据量，一般为默认值
python3 fuse.py --cls ape --fuse_num 10000
python3 rgbd_renderer.py --cls ape --render_num 70000

可以观察到Linemod_preprocessed文件夹下会生成fuse和renders文件夹，等待融合数据生成完毕后，将Linemod_preprocessed移回pvn3d原linemod数据集放置路径。

四、模型训练

编译器运行环境与数据集准备就绪后，对论文源码进行微调即可开始训练。

源码微调

将pvn3d\train\train_linemod_pvn3d.py移动至pvn3d\train_linemod_pvn3d.py（否则导致有的外部库无法索引到）
windows系统不支持用resource库管理文件，在30行左右将有关resource的代码行注释。

# import resource
from collections import namedtuple
import pickle as pkl

# rlimit = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_NOFILE)
# resource.setrlimit(resource.RLIMIT_NOFILE, (30000, rlimit[1]))

train_linemod_pvn3d.py中所有的num_workers变量设置为0。
将pvn3d\ext-src\include中的头文件全部转移至pvn3d\ext-src\src。
将所有文件中的“yaml.load(xxxxfile)”修改为”yaml.load(xxxxfile,yaml.FullLoader)”，若错误仍然存在，应该是pyyaml没有安装成功。

pip uninstall pyyaml
pip install pyyaml

如果遇到以下错误，将报错位置的“forkserver”修改为“spawn”即可

ValueError: cannot find context for 'forkserver'

如果遇到以下错误，说明环境的cuda与硬件算力不匹配，我的显卡算力过高，cuda11.0无法支持如此高的算力，我无奈只能将torch从1.7更新为1.8，将conda的cuda11.0切换为11.1，但是如此以来，pointnet2无法运行，只能删除lib中下载的pointnet库并重新编译下载pointnet2_ops，只能说，这是一个恐怖的错误。

RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device

以上每一个地方不修改，都会遇到一些麻烦与难以发现的错误，我目前只记得这么多了，剩余的一般可以搜到。各位如果遇到其他bug，欢迎评论区留言大家讨论。

训练开始

运行train_linemod_pvn3d.py，超参数在py文件的前面调整，也可以通过终端调整，最终运行的效果如下图。

训练时间比较长，batchsize设置为8时一次迭代需要运行2小时，最长训练迭代数为1000次，而源码规定最低损失至少下降25次才可以认为模型训练结束，估计至少需要3天不间断训练。

目前仍然在训练网络中，如果训练不出论文的结果可以直接在Github源码上下载作者训练之后的结果，链接：onedrive link, baiduyun link (access code(提取码): 8kmp)

已经在淘宝3d打印了一个linemod duck的模型，将尝试用intel的深度相机与Diana 7机械臂测试论文的效果，祝我好运。

效果展示

抓取效果

PVN3d复现效果展示

总结

本文目前通过windows系统复现了6d位姿估计算法pvn3d，特此记录复现过程中出现的bug以及一些dbug的心得体会，新手发帖，各位大佬请指教！

qq：1259809511 欢迎交流沟通！

今天的文章PVN3D——WIN10 PyTorch1.8 Linemod-render最全复现分享到此就结束了，感谢您的阅读。

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