题目：Physical 3D Adversarial Attacks against Monocular Depth Estimation in Autonomous Driving
作者：Junhao Zheng, Chenhao Lin*, Jiahao Sun, Zhengyu Zhao, Qian Li, Chao Shen*
单位：Xi’an Jiaotong University
收录：CVPR 2024
论文：[Physical 3D Adversarial Attacks against Monocular Depth Estimation in Autonomous Driving (thecvf.com)](https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Zheng_Physical_3D_Adversarial_Attacks_against_Monocular_Depth_Estimation_in_Autonomous_CVPR_2024_paper.pdf)
代码：[GitHub - Gandolfczjh/3D2Fool: http://arxiv.org/abs/2403.17301](https://github.com/Gandolfczjh/3D2Fool)
写在前面
最近被导师安排学习了PAA，在众多论文中找到了一个比较有意思的来学习，俗话说的好，代码先跑通就好，所以我首先是对跑通代码做了练习。本文的代码无法用pip install -r requirments.txt 一个指令全部下载完，走了很多弯路，现在记下来我总结的方法。
环境
所需环境
博主使用的是Autodl上的A800来训练的，博主有慕强心理，喜欢用高端商品。
创建虚拟环境
打开anaconda prompt
conda create -n test python=3.8
conda avtive test
关于pip的安装这里也有一个坑
添加环境变量的是D:\Python3.8\Scripts
而不是lib下的pip
下载pytorch
pip install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
打开anaconda的envs文件夹，下载pytorch3d文件，并解压到envs。
关于pytorch3d的下载网上已经有很多渠道，这里不过多赘述。
我的路径是： D:\Anaconda\envs\test
回到prompt
conda activate pytorch3d
pip install opencv-python
然后在vscode终端
pip install -r requirements.txt
建议换成清华镜像源
在末尾加上
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
然后运行
train.py
最后一行显示 “no module named xxxx",换行输入’ pip inatall xxx’.
eg. no module named matplotlib
切换到promot界面
pip install matplotlib==3.0.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
另外安装到skimage
要用
pip install scikit-image
安装ipython的时候在requirements.txt里把它的版本删掉。
然后回到运行页面
train.py
循环上面的步骤，最后再用pip install -r requirements.txt跑一边，没问题就算安装成功了
标签：install,Monocular,Attacks,against,https,pip,Estimation,3D From： https://blog.csdn.net/Zen_Snow/article/details/143068030