P-MapNet 开源项目使用教程

P-MapNet 开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

P-MapNet/
├── data/
│   ├── datasets/
│   ├── preprocessing/
│   └── README.md
├── models/
│   ├── core/
│   ├── utils/
│   └── README.md
├── configs/
│   ├── default.yaml
│   └── README.md
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── test.py
│   └── README.md
├── README.md
└── requirements.txt

目录结构介绍

• data/: 存放数据集和数据预处理脚本。

  • datasets/: 存放训练和测试数据集。
  • preprocessing/: 存放数据预处理脚本。
  • README.md: 数据目录的说明文档。

• models/: 存放模型相关的代码。

  • core/: 存放模型的核心代码。
  • utils/: 存放模型相关的工具函数。
  • README.md: 模型目录的说明文档。

• configs/: 存放项目的配置文件。

  • default.yaml: 默认配置文件。
  • README.md: 配置文件目录的说明文档。

• scripts/: 存放训练和测试脚本。

  • train.py: 训练模型的脚本。
  • test.py: 测试模型的脚本。
  • README.md: 脚本目录的说明文档。

• README.md: 项目的总体说明文档。

• requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。

2. 项目的启动文件介绍

scripts/train.py

train.py 是用于训练 P-MapNet 模型的启动文件。该脚本负责加载数据、初始化模型、设置训练参数并开始训练过程。

主要功能

• 加载配置文件中的参数。
• 初始化模型和优化器。
• 加载训练数据集。
• 开始训练循环，保存训练过程中的模型权重。

scripts/test.py

test.py 是用于测试 P-MapNet 模型的启动文件。该脚本负责加载训练好的模型、加载测试数据并进行评估。

主要功能

• 加载配置文件中的参数。
• 加载训练好的模型权重。
• 加载测试数据集。
• 进行模型评估，输出评估结果。

3. 项目的配置文件介绍

configs/default.yaml

default.yaml 是 P-MapNet 项目的默认配置文件，包含了模型训练和测试过程中所需的各项参数。

主要配置项

• data: 数据集路径、预处理参数等。
• model: 模型结构参数，如卷积层数量、隐藏层大小等。
• training: 训练参数，如学习率、批量大小、训练轮数等。
• evaluation: 评估参数，如评估指标、评估数据集路径等。

示例配置

data:
  dataset_path: "data/datasets/nuScenes"
  preprocessing: "data/preprocessing/preprocess.py"

model:
  layers: 5
  hidden_size: 256

training:
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 32
  epochs: 100

evaluation:
  metrics: ["mIoU", "mAP"]
  dataset_path: "data/datasets/nuScenes_val"

通过修改 default.yaml 文件中的参数，可以调整模型的训练和测试行为。