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

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
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