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README.md

@@ -159,7 +159,7 @@ Results and models are available in the [model zoo](docs/en/model_zoo.md).
             <li><a href="configs/pointpillars">PointPillars (CVPR'2019)</a></li>
             <li><a href="configs/ssn">SSN (ECCV'2020)</a></li>
             <li><a href="configs/3dssd">3DSSD (CVPR'2020)</a></li>
-            <li><a href="configs/ point_rcnn">PointRCNN</a></li>
+            <li><a href="configs/point_rcnn">PointRCNN (CVPR'2019)</a></li>
             <li><a href="configs/parta2">Part-A2 (TPAMI'2020)</a></li>
             <li><a href="configs/centerpoint">CenterPoint (CVPR'2021)</a></li>
         </ul>

README_zh-CN.md

@@ -159,7 +159,7 @@ MMDetection3D 是一个基于 PyTorch 的目标检测开源工具箱, 下一代
             <li><a href="configs/pointpillars">PointPillars (CVPR'2019)</a></li>
             <li><a href="configs/ssn">SSN (ECCV'2020)</a></li>
             <li><a href="configs/3dssd">3DSSD (CVPR'2020)</a></li>
-            <li><a href="configs/ point_rcnn">PointRCNN</a></li>
+            <li><a href="configs/point_rcnn">PointRCNN (CVPR'2019)</a></li>
             <li><a href="configs/parta2">Part-A2 (TPAMI'2020)</a></li>
             <li><a href="configs/centerpoint">CenterPoint (CVPR'2021)</a></li>
         </ul>

docs/en/1_exist_data_model.md

@@ -201,10 +201,23 @@ GPUS=16 ./tools/slurm_train.sh dev pp_kitti_3class hv_pointpillars_secfpn_6x8_16
 
 You can check [slurm_train.sh](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/tools/slurm_train.sh) for full arguments and environment variables.
 
-If you have just multiple machines connected with ethernet, you can refer to
-PyTorch [launch utility](https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html).
+If you launch with multiple machines simply connected with ethernet, you can simply run following commands:
+
+On the first machine:
+
+```shell
+NNODES=2 NODE_RANK=0 PORT=$MASTER_PORT MASTER_ADDR=$MASTER_ADDR ./tools/dist_train.sh $CONFIG $GPUS
+```
+
+On the second machine:
+
+```shell
+NNODES=2 NODE_RANK=1 PORT=$MASTER_PORT MASTER_ADDR=$MASTER_ADDR ./tools/dist_train.sh $CONFIG $GPUS
+```
+
 Usually it is slow if you do not have high speed networking like InfiniBand.
 
+
 ### Launch multiple jobs on a single machine
 
 If you launch multiple jobs on a single machine, e.g., 2 jobs of 4-GPU training on a machine with 8 GPUs,

docs/zh_cn/1_exist_data_model.md

@@ -198,7 +198,21 @@ GPUS=16 ./tools/slurm_train.sh dev pp_kitti_3class hv_pointpillars_secfpn_6x8_16
 
 你可以查看 [slurm_train.sh](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/tools/slurm_train.sh) 来获取所有的参数和环境变量。
 
-如果你有多个机器连接到以太网，可以参考 PyTorch 的 [launch utility](https://pytorch.org/docs/stable/distributed.html)，如果你没有像 InfiniBand 一样的高速率网络，通常会很慢。
+如果您想使用由 ethernet 连接起来的多台机器， 您可以使用以下命令:
+
+在第一台机器上:
+
+```shell
+NNODES=2 NODE_RANK=0 PORT=$MASTER_PORT MASTER_ADDR=$MASTER_ADDR ./tools/dist_train.sh $CONFIG $GPUS
+```
+
+在第二台机器上:
+
+```shell
+NNODES=2 NODE_RANK=1 PORT=$MASTER_PORT MASTER_ADDR=$MASTER_ADDR ./tools/dist_train.sh $CONFIG $GPUS
+```
+
+但是，如果您不使用高速网路连接这几台机器的话，训练将会非常慢。
 
 ### 在单个机器上启动多个任务
 

docs/zh_cn/getting_started.md

@@ -129,6 +129,15 @@ git checkout v0.14.1  # switch to v0.14.1 branch
 pip install -e .  # or "python setup.py develop"
 ```
 
+**f. 克隆 MMDetection3D 代码仓库**
+
+```shell
+git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
+cd mmdetection3d
+```
+
+
+
 **g. 安装依赖包和 MMDetection3D.**
 
 ```shell

docs/zh_cn/supported_tasks/lidar_det3d.md

@@ -1 +1,82 @@
-# 基于Lidar的3D检测
+# 基于 LiDAR 的 3D 检测
+
+基于 LiDAR 的 3D 检测算法是 MMDetection3D 支持的最基础的任务之一。对于给定的算法模型，输入为任意数量的、附有 LiDAR 采集的特征的点，输出为每个感兴趣目标的 3D 矩形框 (Bounding Box) 和类别标签。接下来，我们将以在 KITTI 数据集上训练 PointPillars 为例，介绍如何准备数据，如何在标准 3D 检测基准数据集上训练和测试模型，以及如何可视化并验证结果。
+
+## 数据预处理
+
+最开始，我们需要下载原始数据，并按[文档](https://mmdetection3d.readthedocs.io/zh_CN/latest/data_preparation.html)中介绍的那样，把数据重新整理成标准格式。值得注意的是，对于 KIITI 数据集，我们需要额外的 txt 文件用于数据整理。
+
+由于不同数据集上的原始数据有不同的组织方式，我们通常需要用 .pkl 或者 .json 文件收集有用的数据信息。在准备好原始数据后，我们需要运行脚本 `create_data.py`，为不同的数据集生成数据。如，对于 KITTI 数据集，我们需要执行:
+
+```
+python tools/create_data.py kitti --root-path ./data/kitti --out-dir ./data/kitti --extra-tag kitti
+```
+
+随后，相对目录结构将变成如下形式：
+
+```
+mmdetection3d
+├── mmdet3d
+├── tools
+├── configs
+├── data
+│   ├── kitti
+│   │   ├── ImageSets
+│   │   ├── testing
+│   │   │   ├── calib
+│   │   │   ├── image_2
+│   │   │   ├── velodyne
+│   │   ├── training
+│   │   │   ├── calib
+│   │   │   ├── image_2
+│   │   │   ├── label_2
+│   │   │   ├── velodyne
+│   │   ├── kitti_gt_database
+│   │   ├── kitti_infos_train.pkl
+│   │   ├── kitti_infos_trainval.pkl
+│   │   ├── kitti_infos_val.pkl
+│   │   ├── kitti_infos_test.pkl
+│   │   ├── kitti_dbinfos_train.pkl
+```
+
+## 训练
+
+接着，我们将使用提供的配置文件训练 PointPillars。当你使用不同的 GPU 设置进行训练时，你基本上可以按照这个[教程](https://mmdetection3d.readthedocs.io/zh_CN/latest/1_exist_data_model.html)的示例脚本进行训练。假设我们在一台具有 8 块 GPU 的机器上进行分布式训练：
+
+```
+./tools/dist_train.sh configs/pointpillars/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-3class.py 8
+```
+
+注意到，配置文件名字中的 `6x8` 是指训练时是用了 8 块 GPU，每块 GPU 上有 6 个样本。如果你有不同的自定义的设置，那么有时你可能需要调整学习率。可以参考这篇[文献](https://arxiv.org/abs/1706.02677)。
+
+## 定量评估
+
+在训练期间，模型将会根据配置文件中的 `evaluation = dict(interval=xxx)` 设置，被周期性地评估。我们支持不同数据集的官方评估方案。对于 KITTI, 模型的评价指标为平均精度 (mAP, mean average precision)。3 种类型的 mAP 的交并比 (IoU, Intersection over Union) 阈值可以取 0.5/0.7。评估结果将会被打印到终端中，如下所示：
+
+```
+Car AP@0.70, 0.70, 0.70:
+bbox AP:98.1839, 89.7606, 88.7837
+bev AP:89.6905, 87.4570, 85.4865
+3d AP:87.4561, 76.7569, 74.1302
+aos AP:97.70, 88.73, 87.34
+Car AP@0.70, 0.50, 0.50:
+bbox AP:98.1839, 89.7606, 88.7837
+bev AP:98.4400, 90.1218, 89.6270
+3d AP:98.3329, 90.0209, 89.4035
+aos AP:97.70, 88.73, 87.34
+```
+
+评估某个特定的模型权重文件。你可以简单地执行下列的脚本：
+
+```
+./tools/dist_test.sh configs/pointpillars/hv_pointpillars_secfpn_6x8_160e_kitti-3d-3class.py \
+    work_dirs/pointpillars/latest.pth --eval mAP
+```
+
+## 测试与提交
+
+如果你只想在线上基准上进行推理或者测试模型的表现，你只需要把上面评估脚本中的 `--eval mAP` 替换为 `--format-only`。如果需要的话，还可以指定 `pklfile_prefix` 和 `submission_prefix`，如，添加命令行选项 `--eval-options submission_prefix=work_dirs/pointpillars/test_submission`。请确保配置文件中的[测试信息](https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d/blob/master/configs/_base_/datasets/kitti-3d-3class.py#L131)与测试集对应，而不是验证集。在生成结果后，你可以压缩文件夹，并上传到 KITTI 的评估服务器上。
+
+## 定性验证
+
+MMDetection3D 还提供了通用的可视化工具，以便于我们可以对训练好的模型的预测结果有一个直观的感受。你可以在命令行中添加 `--eval-options 'show=True' 'out_dir=${SHOW_DIR}'` 选项，在评估过程中在线地可视化检测结果；你也可以使用 `tools/misc/visualize_results.py`, 离线地进行可视化。另外，我们还提供了脚本 `tools/misc/browse_dataset.py`， 可视化数据集而不做推理。更多的细节请参考[可视化文档](https://mmdetection3d.readthedocs.io/zh_CN/latest/useful_tools.html#id2)

mmdet3d/apis/inference.py

@@ -16,6 +16,7 @@
 from mmdet3d.core.bbox import get_box_type
 from mmdet3d.datasets.pipelines import Compose
 from mmdet3d.models import build_model
+from mmdet3d.utils import get_root_logger
 
 
 def convert_SyncBN(config):
@@ -66,7 +67,12 @@ def init_model(config, checkpoint=None, device='cuda:0'):
         if 'PALETTE' in checkpoint['meta']:  # 3D Segmentor
             model.PALETTE = checkpoint['meta']['PALETTE']
     model.cfg = config  # save the config in the model for convenience
-    torch.cuda.set_device(device)
+    if device != 'cpu':
+        torch.cuda.set_device(device)
+    else:
+        logger = get_root_logger()
+        logger.warning('Don\'t suggest using CPU device. '
+                       'Some functions are not supported for now.')
     model.to(device)
     model.eval()
     return model

tools/dist_test.sh

@@ -3,8 +3,20 @@
 CONFIG=$1
 CHECKPOINT=$2
 GPUS=$3
+NNODES=${NNODES:-1}
+NODE_RANK=${NODE_RANK:-0}
 PORT=${PORT:-29500}
+MASTER_ADDR=${MASTER_ADDR:-"127.0.0.1"}
 
 PYTHONPATH="$(dirname $0)/..":$PYTHONPATH \
-python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$GPUS --master_port=$PORT \
-    $(dirname "$0")/test.py $CONFIG $CHECKPOINT --launcher pytorch ${@:4}
+python -m torch.distributed.launch \
+    --nnodes=$NNODES \
+    --node_rank=$NODE_RANK \
+    --master_addr=$MASTER_ADDR \
+    --nproc_per_node=$GPUS \
+    --master_port=$PORT \
+    $(dirname "$0")/test.py \
+    $CONFIG \
+    $CHECKPOINT \
+    --launcher pytorch \
+    ${@:4}

tools/dist_train.sh

@@ -2,8 +2,19 @@
 
 CONFIG=$1
 GPUS=$2
+NNODES=${NNODES:-1}
+NODE_RANK=${NODE_RANK:-0}
 PORT=${PORT:-29500}
+MASTER_ADDR=${MASTER_ADDR:-"127.0.0.1"}
 
 PYTHONPATH="$(dirname $0)/..":$PYTHONPATH \
-python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$GPUS --master_port=$PORT \
-    $(dirname "$0")/train.py $CONFIG --launcher pytorch ${@:3}
+python -m torch.distributed.launch \
+    --nnodes=$NNODES \
+    --node_rank=$NODE_RANK \
+    --master_addr=$MASTER_ADDR \
+    --nproc_per_node=$GPUS \
+    --master_port=$PORT \
+    $(dirname "$0")/train.py \
+    $CONFIG \
+    --seed 0 \
+    --launcher pytorch ${@:3}