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THU-VCLab / HGGD

Official code of paper "Efficient Heatmap-Guided 6-Dof Grasp Detection in Cluttered Scenes"
MIT License
51 stars 6 forks source link

在运行test_graspnet.py时遇到了问题 #13

Closed RecardoM closed 3 months ago

RecardoM commented 4 months ago

在您的代码中test_graspnet.py分为了两个函数：def inference（）和def evaluate() 在log中，我看到了inference函数得到的info： {test_graspnet.py:140} INFO - Using saved anchors {test_graspnet.py:382} INFO - Time stats: {test_graspnet.py:383} INFO - Total: 34.181 ms {test_graspnet.py:386} INFO - 2d: 7.364 ms data: 16.780 ms 6d: 5.255 ms colli:2.982 ms nms: 1.802 ms 但是并没有得到evaluate中的info： logging.info(f'Scene: {args.scene_l} ~ {args.scene_r}') logging.info(f'colli == {colli}') logging.info(f'ap == {ap}') logging.info(f'ap0.8 == {aps[3]}') logging.info(f'ap0.4 == {aps[1]}') 这些信息在log里都没有。 同时，test过程在scene 100-130之间，会卡在 score list == [ 0.2 0.4 0.4 0.4 0.2 -1. 0.6 0.2 -1. 0.2 0.2 -1. 0.4 0.2 0.4 -1. 0.6 0.2 0.2 -1. 0.4 -1. 0.4 0.4 -1. 0.4 0.2 0.4 0.4 0.4 0.6 0.2 0.4 -1. ] colli == 0.23529411764705882 Mean Accuracy for scene:0128 ann:0255 = 66.559 这里，然后就不动了。 我尝试把100-130换到130-160 结果也会卡住，在scene:0158 ann:0255时卡住 我不知道问题出在哪里了，为什么会这样内😎

RecardoM commented 4 months ago

问题截图 test就截止到这里，接着就不往下继续运行了

ChenThree commented 4 months ago

感谢你对我们工作的兴趣！这个可能是因为多线程 graspnet 测试的一点 bug，我们之前也遇到过，可能与机器的内存大小有关，你可以把 worker 数量调小一点试试看（<=4）？

RecardoM commented 3 months ago

感谢你对我们工作的兴趣！这个可能是因为多线程 graspnet 测试的一点 bug，我们之前也遇到过，可能与机器的内存大小有关，你可以把 worker 数量调小一点试试看（<=4）？

今天分别试了把worker调为2和1 都会卡住 还有其他可以尝试的解决办法嘛

ChenThree commented 3 months ago

这样子的话可以尝试直接单线程用 apply 而非 apply_async 试试