代码阅读：SECOND pytorch版本

最新推荐文章于 2025-11-27 10:09:18 发布

原创

最新推荐文章于 2025-11-27 10:09:18 发布 · 1k 阅读

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CC 4.0 BY-SA版权

本文介绍了一个基于PyTorch的开源3D目标检测框架——SECOND.pytorch。该框架主要用于自动驾驶场景中的点云数据处理，详细解释了其目录结构及核心配置文件car.fhd.config的内容，包括网络构建、数据预处理、训练配置等方面。

代码量很大。。。

框架

second.pytorch --------
                 |---images
                 |---second ----|---apex
                 |---torchplus  |---builder
                                |---configs
                                |---core
                                |---data
                                |---framework
                                |---kittiviewer
                                |---protos
                                |---pytorch ------|---builder
                                |---spconv        |---core
                                |---utils         |---models
                                                  |---utils

上述的代码主要工程树，简单说下每个文件夹下面的代码功能：

apex与spconv是进行second.pytorch安装的第三方依赖库；
builder为基础网络的构建基础代码；
configs为网络参数配置文件夹；
core为基础功能文件夹，包括anchor、box_coder等些实现；
data文件夹为数据处理模块；
framework文件暂不清楚，好像是测试模块；
kittiviewer很显然为可视化功能模块；
protos模块读取内部的proto才构成py文件，具体不太清楚（理解后来填坑）；
pytorch文件夹为second.pytorch的核心，涉及训练、预测、网络等代码；
utils为基础功能文件夹；

configs文件夹

car.fhd.config

model: {
   
   
  second: {
   
   
    network_class_name: "VoxelNet"
    # 体素生成
    voxel_generator {
   
   
      point_cloud_range : [0, -40, -3, 70.4, 40, 1]  # 点云范围
      # point_cloud_range : [0, -32.0, -3, 52.8, 32.0, 1]
      voxel_size : [0.05, 0.05, 0.1]  # 体素大小
      max_number_of_points_per_voxel : 5  # 每个体素的最大点数
    }
    # 体素特征提取器
    voxel_feature_extractor: {
   
   
      module_class_name: "SimpleVoxel"
      num_filters: [16]
      with_distance: false
      num_i