✨本文提供了一套完整的基于Docker的目标检测研究环境搭建思路，对官方教程进行了一定的修改和补充。同时随文提供SSH和Jupyter server实践，均为可用状态，提供了可靠资料给小伙伴们探索。

注：官方docker适合运行框架内的模型，本文的修改的docker适合对模型进行修改和创新，对使用者的要求略高。

全流程

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1. 下载需要的资源
   1. 下载 Kitti 数据集
   2. 下载 MMDetection3D 代码
   3. 下载需要的模型参数
2. 制作开发环境
   1. 按说明将预训练模型参数和数据放到相应路径下
   2. 编辑 Dockerfile
   3. 制作 Docker 镜像
   4. 创建 Docker 容器
3. 开始使用
x. 框架解析

官方文档：MMDetection3D

一. 下载需要的资源

1. 下载 Kitti 数据集

官方网址：3D Object Detection Evaluation 2017。
参见博文：KITTI数据集下载及解析，内附百度云盘链接。

2. 下载 MMDetection3D 代码

官方代码仓库：https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d

使用 git 下载：

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git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git

3. 下载需要的模型参数

在 mmdetection3d/configs/ 文件夹内找需要的模型，模型文件夹内的 README.md 内有模型参数下载链接。

二. 制作开发环境

1. 按说明将预训练模型参数和数据放到相应路径下

a. 模型预训练参数

将下载好的 .pth 文件放到 mmdetection3d/checkpoints 文件夹下。

b. 数据集

官方对数据集预处理的文档：3D 目标检测 KITTI 数据集，流程如下：

解压所有 Kitti 数据集，并将文件按如下方式组织：

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mmdetection3d
├── data
|   ├── kitti
|   |   ├── ImageSets
|   |   ├── testing
|   │   │   ├── calib
|   │   │   ├── image_2
|   │   │   ├── velodyne
|   |   ├── training
|   │   │   ├── calib
|   │   │   ├── image_2
|   │   │   ├── velodyne
|   │   │   ├── label_2

2. 编辑 Dockerfile

官方提供的 Dockerfile 依然会有问题，因为我们进入 Dockerfile 进行一些修改。Dockerfile 的路径是 mmdetection3d/docker/Dockerfile。

先放最终 Dockerfile 修改版本：

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ARG PYTORCH="1.6.0"
ARG CUDA="10.1"
ARG CUDNN="7"

FROM pytorch/pytorch:${PYTORCH}-cuda${CUDA}-cudnn${CUDNN}-devel

ENV TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.0 6.1 7.0+PTX"
ENV TORCH_NVCC_FLAGS="-Xfatbin -compress-all"
ENV CMAKE_PREFIX_PATH="$(dirname $(which conda))/../"

#更换国内源文件
RUN apt-get update\
    && apt install ca-certificates
COPY ./sources.list /etc/apt/sources.list

RUN apt-get update \
    && ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y ffmpeg libsm6 libxext6 git ninja-build libglib2.0-0 libsm6 libxrender-dev libxext6 \
    && apt-get clean \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Install MMCV, MMDetection and MMSegmentation
RUN pip install "mmcv-full>=1.3.17, <=1.5.0" -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html
RUN pip install "mmdet>=2.19.0, <=3.0.0"
RUN pip install "mmsegmentation>=0.20.0, <=1.0.0" 

# Install MMDetection3D
RUN conda clean --all
ENV FORCE_CUDA="1"
# RUN pip install "mmdet3d==v1.0.0rc0"

#安装Open-SSH
RUN apt-get update \
    && echo "#!/bin/sh\nexit 0" > /usr/sbin/policy-rc.d \
    && DEBIAN_FRONTEND="noninteractive" apt-get install -y openssh-server

#设置用于ssh连接的root密码
RUN echo 'root:kongge2022'|chpasswd
RUN mkdir -p /var/run/sshd

#允许root连接
RUN echo "PermitRootLogin yes" >> /etc/ssh/sshd_config

# 开放 22 端口
EXPOSE 22
CMD ["/usr/sbin/sshd", "-D"]

WORKDIR /mmdetection3d

在 mmdetection3d/docker/ 文件夹中新建 sources.list 文件，文件内容如下：

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# 清华源
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse

# 预发布软件源，不建议启用
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse

a. 硬件驱动版本

根据平台的硬件配置，到 Nvidia 官网寻找合适的 cuda 和 cudnn 的版本，然后到 Pytorch 的官网确定 Pytorch 的版本号。不需要下载到本地，按照修改下面的位置为对应的版本即可。

b. 软件依赖版本

原先在 Dockerfile 中提供的版本号稍微陈旧了些，按照原版制作出来的环境会有很多的报错，所以我们根据 官方给出的版本号配置 进行修改。

修改如下：

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RUN pip install "mmcv-full>=1.3.17, <=1.5.0" -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html
RUN pip install "mmdet>=2.19.0, <=3.0.0"
RUN pip install "mmsegmentation>=0.20.0, <=1.0.0" 
# RUN pip install "mmdet3d==v1.0.0rc0"

需要注意的是 mmcv-full 对不同的 cuda 和 pytorch 的版本有对应的支持，因此必须添加 -f 参数，参数链接的格式为：https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu<版本号>/torch<版本号>/index.html，例如：https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html。

c. 修改国内镜像源

参考：用Dockerfile创建一个具有ssh服务的基础Ubuntu镜像
参考：ubuntu20.04换清华源后不能更新、https更新失败

d. 安装 ssh 并添加 ssh 配置命令

同参考：用Dockerfile创建一个具有ssh服务的基础Ubuntu镜像

3. 制作 Docker 镜像

在 mmdetection3d/ 目录下执行：

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docker build -t mmdetection3d docker/

因为 Docker 的默认镜像源在国外，速度堪忧，所以需要换源。有需要的小伙伴可以参考以下链接进行操作，这里就不展开说明了。

4. 创建 Docker 容器

基于生成的镜像创建名为 mm3d docker 容器：

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docker run --name mm3d --gpus all --shm-size=8g -p 2022:22 -v <到 mmdetection3d 的绝对路径>:/mmdetection3d -it -d mmdetection3d

这里，我们设置了端口映射和文件映射，宿主机端口 2022映射 Docker 内部端口 22 ，宿主机文件夹 mmdetection3d 映射Docker 内部文件夹 mmdetection3d。接下来我们就可是使用端口 2022 与 Docker ssh 通信，并可以同步 Docker 和宿主机 mmdetection3d 文件夹内的变化。

需要注意的是，一旦这里的文件夹的映射关系确定了，宿主机的文件夹的路径就不要变了。

三. 开始使用

启动我们的容器：docker start mm3d。

在容器中启动一个终端：docker exec -it mm3d bash。

在 mmdetection3d 目录下执行：pip install -v -e . 安装 mmdet3d。

最后保存我们镜像：docker commit mm3d mmdetection3d:full

示例：使用预训练 MVXNET 模型进行多模态目标检测。

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python 
    demo/multi_modality_demo.py 
        ${PCD_FILE} 
        ${IMAGE_FILE} 
        ${ANNOTATION_FILE} 
        ${CONFIG_FILE} 
        ${CHECKPOINT_FILE} 
        [--device ${GPU_ID}] 
        [--score-thr ${SCORE_THR}] 
        [--out-dir ${OUT_DIR}] 
        [--show]

python \
    demo/multi_modality_demo.py \
        demo/data/kitti/kitti_000008.bin \
        demo/data/kitti/kitti_000008.png \
        demo/data/kitti/kitti_000008_infos.pkl \
        configs/mvxnet/dv_mvx-fpn_second_secfpn_adamw_2x8_80e_kitti-3d-3class.py \
        checkpoints/dv_mvx-fpn_second_secfpn_adamw_2x8_80e_kitti-3d-3class_20200621_003904-10140f2d.pth\
        --out-dir assets/

预测结果在 mmdetection3d\assets\kitti_000008 文件夹中，结果如图：

可以使用 Meshlab 查看3维点云图像。结果如图：

s11453803222022-2022322114539

补充

接下来就是准备数据集了，使用如下代码对数据集进行处理：

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mkdir ./data/kitti/ && mkdir ./data/kitti/ImageSets

# Download data split
wget -c  https://raw.githubusercontent.com/traveller59/second.pytorch/master/second/data/ImageSets/test.txt --no-check-certificate --content-disposition -O ./data/kitti/ImageSets/test.txt
wget -c  https://raw.githubusercontent.com/traveller59/second.pytorch/master/second/data/ImageSets/train.txt --no-check-certificate --content-disposition -O ./data/kitti/ImageSets/train.txt
wget -c  https://raw.githubusercontent.com/traveller59/second.pytorch/master/second/data/ImageSets/val.txt --no-check-certificate --content-disposition -O ./data/kitti/ImageSets/val.txt
wget -c  https://raw.githubusercontent.com/traveller59/second.pytorch/master/second/data/ImageSets/trainval.txt --no-check-certificate --content-disposition -O ./data/kitti/ImageSets/trainval.txt

python tools/create_data.py kitti --root-path ./data/kitti --out-dir ./data/kitti --extra-tag kitti

参考：3D 目标检测 KITTI 数据集

接下来是可选内容，参考：Docker – jupyter notebook使用方法

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# 更新软件列表
apt update
# 卸载jupyter
pip uninstall jupyter
# 安装 jupyter lab：
pip install jupyterlab
# 安装vim编辑器
apt install vim
# 生成 jupyter notebook 配置文件
jupyter notebook --generate-config
# 编辑配置文件
vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

修改以下内容，去掉注释格式。

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c.NotebookApp.allow_root = True
c.NotebookApp.default_url = '/lab'
c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.open_browser = False

直接在容器中启动 jupyter lab：docker exec -it jupyter lab
注：因为没有设置密码，所以需要从终端给出的带 token 的链接打开。

在添加jupyter密码时使用。在命令行里输入ipyton，再输入：

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from notebook.auth import passwd
passwd()

输完之后，设定一个密码，会生成一个秘钥，结果如下：

用Dockerfile创建一个具有ssh服务的基础Ubuntu镜像