ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills/mmdet3d

Claude Code and agent skill by ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills

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在昇腾NPU容器中安装mmdetection3d（含mmsegmentation依赖）。适用于3D目标检测模型的开发。

Install

npx vskill@latest install ascend-ai-coding/awesome-ascend-skills/mmdet3d

SKILL.md

ascend-mmdet3d-install

功能

在昇腾NPU容器中安装 mmdetection3d（3D目标检测库）

前置条件

  • mmcv 已安装
  • mmsegmentation 已安装（mmdet3d 依赖）
  • 容器中已安装 Ascend CANN 和 torch_npu
  • 工作目录已挂载

使用

步骤1：确认前置条件

确保 mmcv 已安装：

bash
python -c "import mmcv; print(mmcv.__version__)"
步骤2：安装 mmsegmentation

mmdet3d 依赖 mmsegmentation，根据版本选择：

推荐版本（适配 mmcv 1.7.x）：

bash
pip install mmsegmentation==0.30.0
步骤3：克隆 mmdetection3d 仓库

根据网络情况选择：

服务器直连：

bash
git clone -b v1.0.0rc4 https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git

服务器网络超时：配置代理或本地克隆后scp传输

bash
# 方案1：配置代理
export http_proxy=http://proxy:port
export https_proxy=http://proxy:port
git clone -b v1.0.0rc4 https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
 
# 方案2：本地克隆后传输（仍使用GitHub链接）
# 本地执行
git clone -b v1.0.0rc4 https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
scp -r mmdetection3d user@server:/target/path/

重要：始终使用GitHub官方链接，不使用镜像站点。

步骤4：应用patch（如有）
bash
cd mmdetection3d
cp /path/to/DrivingSDK/model_examples/BEVFormer/mmdet3d_config.patch .
git apply --reject mmdet3d_config.patch
步骤5：安装
bash
source /opt/conda/bin/activate <conda-env-name>
pip install -e .
步骤6：验证安装
bash
python -c "import mmdet3d; print(mmdet3d.__version__)"

NPU验证：

bash
python -c "import site; print([p for p in site.getsitepackages() if 'cuda' in p.lower()])"
# 应输出空列表

依赖关系

mmcv
  └── mmsegmentation == 0.30.0
        └── mmdet3d

常见问题

  • mmsegmentation 版本：必须使用 0.30.0 版本，与 mmcv 1.7.x 兼容
  • import mmseg 失败：确保 mmsegmentation 正确安装
  • patch失败：跳过非关键patch或手动处理

决策指引

向用户提问：

  1. mmcv 是否已安装？
  2. 使用哪个版本的 mmsegmentation？
  3. 服务器网络能否访问GitHub？
  4. 是否需要应用特定patch？

Security

  • Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

See the full security report

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

See evaluation results

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Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Refreshed 3 Aug 2026, 3 months ago.

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