Open3DSOT 项目使用教程

Open3DSOT 项目使用教程

Open3DSOT Open source library for Single Object Tracking in point clouds. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/Open3DSOT

1. 项目目录结构及介绍

Open3DSOT 项目的目录结构如下：

Open3DSOT/
├── cfgs/
│   └── ...  # 配置文件目录
├── datasets/
│   └── ...  # 数据集处理相关文件
├── figures/
│   └── ...  # 项目图表文件
├── models/
│   └── ...  # 模型定义文件
├── pointnet2/
│   └── ...  # PointNet++ 相关文件
├── pretrained_models/
│   └── ...  # 预训练模型文件
├── utils/
│   └── ...  # 工具函数文件
├── .gitattributes
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── main.py
└── requirements.txt

目录介绍

• cfgs/: 包含项目的配置文件，用于配置模型和训练/测试行为。
• datasets/: 包含数据集处理的相关脚本，用于生成和处理数据集。
• figures/: 包含项目中使用的图表文件。
• models/: 包含模型的定义文件，定义了不同的跟踪模型。
• pointnet2/: 包含 PointNet++ 的相关实现文件。
• pretrained_models/: 包含预训练的模型文件，可以直接用于测试。
• utils/: 包含各种工具函数，辅助项目的运行。
• .gitattributes: Git 属性配置文件。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• main.py: 项目的启动文件，用于训练和测试模型。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目启动文件介绍

main.py

main.py 是 Open3DSOT 项目的启动文件，负责模型的训练和测试。以下是该文件的主要功能：

• 训练模型: 通过指定配置文件和训练参数，启动模型的训练过程。
• 测试模型: 通过指定预训练模型的路径，启动模型的测试过程。

使用示例

# 训练模型
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python main.py --cfg cfgs/M2_track_kitti.yaml --batch_size 64 --epoch 60 --preloading

# 测试模型
python main.py --cfg cfgs/M2_track_kitti.yaml --checkpoint /path/to/checkpoint/xxx.ckpt --test

3. 项目的配置文件介绍

配置文件目录 cfgs/

配置文件位于 cfgs/ 目录下，每个配置文件对应一个特定的模型和数据集配置。配置文件通常以 .yaml 格式存储，包含以下内容：

• 数据集路径: 指定数据集的根目录。
• 模型配置: 定义模型的结构和参数。
• 训练参数: 定义训练的超参数，如批量大小、学习率等。
• 测试参数: 定义测试的超参数。

示例配置文件 M2_track_kitti.yaml

# 数据集路径
data_root: "/path/to/dataset"

# 模型配置
model:
  name: "M2Track"
  params:
    ...

# 训练参数
train:
  batch_size: 64
  learning_rate: 0.001
  ...

# 测试参数
test:
  batch_size: 32
  ...

通过编辑这些配置文件，可以灵活地调整模型的训练和测试行为。

Open3DSOT Open source library for Single Object Tracking in point clouds. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/Open3DSOT