BeMapNet 项目安装与配置指南

BeMapNet 项目安装与配置指南

BeMapNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BeMapNet

1. 项目基础介绍

BeMapNet 是一个专注于向量化的高精度地图（HD-Map）构建的开源项目。它基于参数化方法，采用统一分段贝塞尔曲线方案，实现了一种简洁优雅的架构。该项目的主要目的是将地图元素端到端地向量化，适用于自动驾驶领域的环境感知。项目主要使用的编程语言是 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• 贝塞尔曲线: 用于向量化地图元素，提供了一种参数化的方法来描述曲线。
• 多尺度特征提取: 通过图像级的多尺度特征提取，获取更丰富的信息。
• 语义级 BEV 特征: 用于提取鸟瞰图（BEV）的特征，有助于理解场景的上下文。
• 实例级曲线描述符: 用于描述每个实例的曲线特征。
• 点级贝塞尔控制序列: 用于生成最终的贝塞尔控制点序列。

项目使用的关键框架和库包括：

• PyTorch: 用于深度学习模型的训练和推理。
• Torchvision: 用于图像处理和计算机视觉任务。
• MMCV: 用于计算机视觉的通用工具包。
• Detectron2: 用于目标检测和实例分割。

3. 项目安装和配置的准备工作及详细步骤

准备工作

• 确保你的系统中安装有 Python（版本 >= 3.8）和 CUDA（版本 11.1）。其他版本的 Python/CUDA 可能也可以工作，但未经过完全测试。
• 准备好 Git 用于克隆项目代码。

安装步骤

1. 克隆项目代码：

   git clone git@github.com:er-muyue/BeMapNet.git
   

2. 创建并激活虚拟环境（可选）：

   conda create -n bemapnet python=3.8 -y
   conda activate bemapnet
   

3. 安装 PyTorch 和 torchvision：

   pip3 install torch==1.10.1+cu111 torchvision==0.11.2+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
   

4. 安装 MMCV：

   pip3 install -U openmim
   mim install mmcv==1.7.1
   

5. 安装 Detectron2：

   python3 -m pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu111/torch1.10/index.html
   

6. 安装 BeMapNet 依赖：

   cd bemapnet
   pip3 install -r requirement.txt
   

7. 准备数据集（以 NuScenes 为例）：

   • 下载并解压 NuScenes 数据集，然后链接到项目中的数据目录：

     cd /path/to/bemapnet
     mkdir data
     ln -s /any/path/to/your/nuscenes data/nuscenes
     

   • 生成 Bezier 标注：

     cd /path/to/bemapnet
     python3 tools/bezier_converter/nuscenes/convert.py -d ./data -n bemapnet
     

   • 或者，从项目提供的链接下载预生成的 Bezier 标注，并放置在相应目录。

8. 下载预训练模型权重（如果需要）：

   cd /path/to/bemapnet/assets/weights
   wget https://github.com/er-muyue/BeMapNet/releases/download/v1.0/efficientnet-b0-355c32eb.pth
   wget https://github.com/er-muyue/BeMapNet/releases/download/v1.0/resnet50-0676ba61.pth
   wget https://github.com/er-muyue/BeMapNet/releases/download/v1.0/upernet_swin_tiny_patch4_window7_512x512.pth
   

至此，BeMapNet 项目的基本安装和配置就完成了。你可以按照项目的说明文档进行进一步的训练和评估。

BeMapNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BeMapNet