RoadBEV 项目使用教程

RoadBEV 项目使用教程

RoadBEV Codes for RoadBEV: road surface reconstruction in Bird's Eye View 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RoadBEV

1. 项目目录结构及介绍

RoadBEV 项目的目录结构如下：

RoadBEV
├── utils
│   └── dataset.py
├── filenames
│   ├── train
│   │   ├── 20230317074852.000.pkl
│   │   └── ...
│   ├── test
│   │   ├── 20230317075641.200.pkl
│   │   └── ...
├── train.py
├── test.py
└── preprocess_gt.py

目录结构介绍

• utils: 包含项目中使用的各种实用工具脚本，例如 dataset.py 用于处理数据集。
• filenames: 包含训练和测试数据的文件信息，以 .pkl 格式存储。
  • train: 训练数据的文件信息。
  • test: 测试数据的文件信息。
• train.py: 项目的训练脚本，用于训练 RoadBEV 模型。
• test.py: 项目的测试脚本，用于测试训练好的模型。
• preprocess_gt.py: 数据预处理脚本，用于生成地面真值（GT）地图。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

train.py 是 RoadBEV 项目的训练脚本，用于训练 RoadBEV-mono 和 RoadBEV-stereo 模型。

使用方法

• 训练 RoadBEV-mono 模型：

  python train.py --lr 8e-4
  

• 训练 RoadBEV-stereo 模型：

  python train.py --stereo --lr 5e-4
  

test.py

test.py 是 RoadBEV 项目的测试脚本，用于测试训练好的模型。

使用方法

• 测试 RoadBEV-mono 模型：

  python test.py --loadckpt 'xxx.ckpt'
  

• 测试 RoadBEV-stereo 模型：

  python test.py --stereo --loadckpt 'xxx.ckpt'
  

3. 项目的配置文件介绍

RoadBEV 项目没有显式的配置文件，但可以通过命令行参数进行配置。主要的配置参数包括：

• --lr: 学习率，用于控制模型训练时的梯度下降步长。
• --stereo: 是否使用立体图像进行训练或测试。
• --loadckpt: 加载预训练模型的路径。

示例配置

python train.py --lr 8e-4 --stereo
python test.py --loadckpt 'path/to/checkpoint.ckpt'

通过这些配置参数，用户可以根据需要调整模型的训练和测试行为。

RoadBEV Codes for RoadBEV: road surface reconstruction in Bird's Eye View 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ro/RoadBEV