相机+激光雷达融合感知: bevfusion、DeepInteraction等模型配置教程

Twosad

已于 2024-02-24 20:45:23 修改

阅读量415

点赞数 3

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：自动驾驶深度学习目标检测

于 2024-02-24 19:39:54 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Twosad/article/details/136264112

本文详细介绍了如何准备nuscenes数据集，配置必要的环境（包括conda、PyTorch等），下载预训练模型权重，并执行数据转换。重点在于bevfusion和DeepInteraction模型的使用教程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

相机+激光雷达融合感知: bevfusion、DeepInteraction等模型配置教程

1. 数据集准备

在这个网站下载 nuScenes V1.0 full dataset data, mini data and CAN bus expansion data，解压至/path/to/nuscenes/。(记得下载metadata)
解压后文件目录如下:

/path/to/nuscenes/
├── can_bus/
├── maps/
├── mini/
│   ├── maps/
│   ├── samples/
│   ├── sweeps/
│   ├── v1.0-mini/
├── samples/
├── sweeps/
├── v1.0-test/
├── v1.0-trainval/

2. 环境配置

基于anaconda进行环境配置，ubuntu 运行命令如下:

conda create -n fusionattack python=3.8
conda activate fusionattack
conda install openmpi

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学