《自动驾驶感知算法之占据网络专题》项目安装与配置指南

《自动驾驶感知算法之占据网络专题》项目安装与配置指南

OccNet-Course 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/oc/OccNet-Course

1. 项目基础介绍

《自动驾驶感知算法之占据网络专题》是一个专注于自动驾驶领域中的感知算法——占据网络（Occupancy Network）的开源项目。该项目旨在通过理论和实践相结合的方式，深入探讨占据网络在自动驾驶中的应用。项目主要使用的编程语言为Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

本项目使用的关键技术包括但不限于：

• 占据网络（Occupancy Network）：一种用于表示3D空间的神经网络，能够输出空间中每个体素（voxel）是否被占据的信息。
• Transformer：一种深度学习模型，常用于处理序列数据，本项目用于处理多帧图像信息。
• 3D物体检测：用于识别和定位场景中的物体。

项目使用的框架主要包括：

• PyTorch：一个流行的深度学习框架，用于构建和训练神经网络。
• CUDA：NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型，用于加速深度学习模型的训练。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装和配置之前，请确保您的计算机满足以下要求：

• Python 3.6 或更高版本
• PyTorch 安装（CPU版本或GPU版本，根据您的硬件配置选择）
• CUDA 10.2 或更高版本（如果您使用的是GPU版本）
• Git 版本控制系统

详细安装步骤

步骤1：克隆项目仓库

首先，您需要克隆该项目到本地计算机。打开命令行工具，执行以下命令：

git clone https://github.com/Charmve/OccNet-Course.git ~/workspace/OccNet-Course

步骤2：进入项目目录

克隆完成后，进入项目目录：

cd ~/workspace/OccNet-Course

步骤3：启动开发环境

本项目提供了一个Docker开发环境，您需要启动Docker容器：

./scripts/start_dev_docker.sh

步骤4：进入开发容器

启动容器后，进入容器内部：

./scripts/goto_dev_docker.sh

步骤5：运行初始化脚本

在容器内部，运行以下脚本来初始化项目环境：

bash docker/run_after_start_docker.sh

完成以上步骤后，您就已经成功安装并配置了该项目。接下来，您可以开始查看项目文档，进行学习和开发了。

OccNet-Course 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/oc/OccNet-Course