skills/drivingsdk-ascend-model-migration/ascend-mmlab-install-suite/mmdet3d/SKILL.md
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。
npx skillsauth add Ascend/agent-skills ascend-mmdet3d-installInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
在昇腾NPU容器中安装 mmdetection3d(3D目标检测库)
确保 mmcv 已安装:
python -c "import mmcv; print(mmcv.__version__)"
mmdet3d 依赖 mmsegmentation,根据版本选择:
推荐版本(适配 mmcv 1.7.x):
pip install mmsegmentation==0.30.0
根据网络情况选择:
服务器直连:
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
# 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。
cd mmdetection3d
cp /path/to/DrivingSDK/model_examples/BEVFormer/mmdet3d_config.patch .
git apply --reject mmdet3d_config.patch
source /opt/conda/bin/activate <conda-env-name>
pip install -e .
python -c "import mmdet3d; print(mmdet3d.__version__)"
NPU验证:
python -c "import site; print([p for p in site.getsitepackages() if 'cuda' in p.lower()])"
# 应输出空列表
mmcv
└── mmsegmentation == 0.30.0
└── mmdet3d
向用户提问:
testing
Kubernetes 集群健康检查与安全修复 — 诊断问题,用户确认后执行修复
tools
昇腾NPU CANN Toolkit+Kernels+NNAL安装部署技能。支持从官网下载run包安装和从Docker镜像提取两种方式,覆盖驱动检查、包下载、安装、环境变量配置与验证全流程。当用户需要安装CANN全套组件或指定版本CANN到自定义路径时调用。
development
编译 ATB (Ascend Transformer Boost) 测试框架。当用户需要编译 ATB 测试框架、 运行 CSV 测试、或构建 atb_test_framework 时调用。支持全量编译(含第三方依赖克隆与源替换) 和增量编译两种模式。需在 Docker 容器内配合 CANN 环境执行。
databases
ATB OPS→ACLNN 迁移标准化工作流主模板。整合前置学习、设计文档生成、CSV用例设计、 实际迁移、编译验证、测试验证全流程,提供明确的阶段 Gates 和用户确认机制。