系统Ubuntu16.04
1.下载KITTI数据集：
并按照README中的格式解压并重组数据集：
2.运行环境配置：
在复现KPConv的环境（‘python3’）下继续，首先安装一些包，已经安装的包不再安装（可KPConv复现链接中查看）：
注意：若想在纯净的python环境下运行此代码（即：不使用conda，在系统python环境下），首先选择使用系统下的python2还是python3，然后pip安装需要的依赖项。若使用系统下的python3，则需要将frustum-pointnets/scripts/下的所有.sh文件中的python改为python3
3.数据准备
在对应目录终端下，运行sh scripts/command_prep_data.sh
训练v1模型（command_train_v1.sh）
4.修改部分代码
（1）frustum-pointnets/train/provider.py
将self.id_list = pickle.load(fp)等涉及pickle.load的函数，修改为
self.id_list = pickle.load(fp, encoding='latin1') # or “ encoding='iso-8859-1' ”（2）frustum-pointnets/kitti/kitti_util.py
将cv2.CV_AA修改为cv2.LINE_AA（因为opencv-python==4.1.0.25）
（3）frustum-pointnets/kitti/prepare_data.py
（4）遇到问题：TypeError: 'float' object cannot be interpreted as an integer
解决办法：frustum-pointnets/train/train.py
5.成功运行CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 sh scripts/command_train_v1.sh
测试v1模型（command_test_v1.sh）
6.修改部分代码
（1）遇到问题：TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation
解决办法：frustum-pointnets/train/test.py
修改line 231和line 310中的batch_output, batch_center_pred, 语句，将该语句前面的tab换成空格。
（2）frustum-pointnets/train/test.py
（3）frustum-pointnets/train/test.py
在 def inference(sess, ops, pc, one_hot_vec, batch_size)中：num_batches = pc.shape[0]/batch_size---->num_batches = pc.shape[0]//batch_size（4）需要重新编译frustum-pointnets/train/kitti_eval/evaluate_object_3d_offline：
方法一：sh compile.sh（无报错）
方法二：g++ evaluate_object_3d_offline.cpp
遇到问题：
fatal error: boost/numeric/ublas/matrix.hpp: No such file or directory
解决办法：
（5）遇到问题：
sh: 1: gnuplot: not foundsh: 1: pdfcrop: not found解决办法：
sudo apt-get install libx11-devsudo apt-get install gnuplotsudo apt install texlive-extra-utils7.成功运行CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 sh scripts/command_test_v1.sh
「以下部分不在conda下环境下运行的，而是在（系统python3，tensorflow1.12.0，cuda9.0，cudnn7.4）下运行的」
训练v2模型（command_train_v2.sh）
8.修改部分代码
（1）frustum-pointnets/models/tf_ops/3d_interpolation/tf_interpolate_compile.sh
注释掉原有代码，写入：
然后在此目录下运行sh tf_interpolate_compile.sh
做此修改的主要原因在于cuda版本和tensorflow安装地址与原代码不一致，修改部分主要将cuda-8.0修改为了cuda-9.0，将/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/tensorflow/修改为了/home/lab522/.local/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/。
可以通过下面两行代码获得本机环境的tensorflow地址
（2）后面才发现这个文件可以不运行，所以这步可以略去
frustum-pointnets/models/tf_ops/grouping/compile.sh
------遇到问题1：compile.sh: 2: compile.sh: nvcc: not found
解决方法：这是nvcc找不到的问题。首先查看/usr/local/cuda/兴奋的口红下是否有nvcc可执行程序，如果没有说明cuda没有正常安装，需要重新安装，如果有，进入下一步。第二步是在终端运行sudo gedit ~/.bashrc，在文件末尾添加export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/兴奋的口红，保存关闭文档后，终端运行source ~/.bashrc，最后终端运行nvcc --version检查是否成功。
------遇到问题2：gcc: error: query_ball_point_grid_count.cu: No such file or directory
解决办法：注释掉文档中的nvcc query_ball_point_grid_count.cu -o query_ball_point_grid_count
然后在此目录下运行sh compile.sh
（3）frustum-pointnets/models/tf_ops/grouping/tf_grouping_compile.sh
首先将文档中第二行的cuda-8.0改为cuda-9.0，然后注释掉原有代码（不注释前两行），写入：
然后在此目录下运行sh tf_grouping_compile.sh
（4）frustum-pointnets/models/tf_ops/sampling/tf_sampling_compile.sh
首先将文档中第二行的cuda-8.0改为cuda-9.0，然后注释掉原有代码（不注释前两行），写入：
然后在此目录下运行sh tf_sampling_compile.sh
（5）frustum-pointnets/scripts/command_train_v2.sh
遇到问题：Hint: If you want to see a list of allocated tensors when OOM happens, add report_tensor_allocations_upon_oom to RunOptions for current allocation info.
解决方法：OOM代表Out Of Memory。这意味着GPU空间不足，可以通过缩小模型或减小批量来解决此问题。将command_train_v2.sh文档中的--batch_size 24修改为--batch_size 8
9.成功运行CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 sh scripts/command_train_v2.sh
测试v2模型（command_test_v2.sh）
10.修改部分代码
（1）frustum-pointnets/train/test.py
遇到问题：IndentationError: unexpected indent
解决办法：在6(1)中修改batch_output, batch_center_pred, 语句的缩进时出现操作失误，少缩进了4个空格，应该处于上一个for循环内部。
11.成功运行CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 sh scripts/command_test_v2.sh
其他
12.git上下载frustum-pointnets-view-results，然后修改view_results.py中：
找到line 32、line 40、line 41、line 213、line 216的语句，将该语句前面的tab换成空格，然后运行python kitti/view_results.py
未完待续…