环境
RTX 2060（后面关于算力）
ubuntu 18.04
ROS melodic （ubuntu 18.04安装ROS melodic可以参看我这篇文章ubuntu 18.04安装ROS系统）
CUDA 10.0
cudnn 7.6.5
caffe
cmake 3.18.0（不能低于3.12.2）
opencv 3.4.3
安装
ubuntu 18.04、ROS melodic 、CUDA 10.0、cudnn 7.6.5安装在此就不赘述。
1、caffe安装
安装依赖项
sudo apt-get install -y libopencv-dev
sudo apt-get install -y build-essential cmake git pkg-config
sudo apt-get install -y libprotobuf-dev libleveldb-dev libsnappy-dev libhdf5-serial-dev protobuf-compiler
sudo apt-get install -y liblapack-dev
sudo apt-get install -y libatlas-base-dev
sudo apt-get install -y --no-install-recommends libboost-all-dev
sudo apt-get install -y libgflags-dev libgoogle-glog-dev liblmdb-dev
sudo apt-get install -y python-numpy python-scipy
sudo apt-get install -y python3-pip
sudo apt-get install -y python3-numpy python3-scipy
下载caffe开源软件项目（一定要在下载到home文件目录下）
cd ~
git clone https://gitee.com/hejuncheng1/caffe.git
进入caffe/python/目录下，执行下面的命令，下载依赖的软件 。
cd caffe/python/
for req in $(cat requirements.txt); do pip3 install $req; done
下载到Downloads下
git clone https://github.com/AbangLZU/cnn_seg_lidar.git
将下载下来源码里面的Makefile.config复制到caffe文件夹下
更改Makefile.config里面的部分内容
改为（这部分算力根据自己显卡型号来哈）：
CUDA_ARCH := -gencode arch=compute_30,code=sm_30 \-gencode arch=compute_35,code=sm_35 \-gencode arch=compute_50,code=sm_50 \-gencode arch=compute_52,code=sm_52 \-gencode arch=compute_60,code=sm_60 \-gencode arch=compute_61,code=sm_61 \-gencode arch=compute_61,code=compute_61
改为（根据自己OpenCV版本来，我的是3.2.0）：
#OPENCV_VERSION :=3
改为
OPENCV_VERSION :=3
编译caffe
make -j8
make distribute
再编译本项目
首先要对源码做一部分修改（修改数据的topic，以便检测算法能读取数据）：
修改cnn_seg_lidar/src/lidar_cnn_seg_detect/nodes/cnn_segmentation.cpp
修改完后就可以在项目文件夹cnn_seg_lidar下编译了：
catkin_make
报错：
