一、环境配置：

cuda 11.1

pytorch1.8.0 (1.7或1.9都不太适配)

1，conda create -n bevfusion python=3.8.3

2, conda activate bevfusion

3, pip install torch==1.8.0cu111 torchvision==0.9.0cu111 torchaudio==0.8.0 -f https://download.pytorch/whl/torch_stable.html

4,  mmcv额外下载包进行安装；pip install mmcv_full-1.4.0.cp38-manylinux_x86_64.whl （版本很重要）

5,mmdetection2d  版本2.1.0 （bevfusion已提供） 和 mmdetection3d（额外下载老版本放到bevfusion工程内)

(1) mmdet2d

 pip install -r requirement 安装依赖

再编译：pip install -v -e .

(2) mmdet3d 

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

cd mmdetection3d

然后编译 python setup.py develop （这里不要用pip install -v -e .）

当前绘图包需要小于3.5.2版本

6，编译bevfusion

python setup.py develop

networks》2.8 降版本

二、数据准备

doc--data_proparation

nuscenes

--maps

--samples

--sweeps

--v1.0-test

--v1.0-trainval

按照样例准备数据

python tools/create_data.py nuesenes --root_path ....