GKT: 基于几何引导的核变换器高效且健壮的2D-to-BEV表示学习教程

GKT: 基于几何引导的核变换器高效且健壮的2D-to-BEV表示学习教程

GKT项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gkt/GKT

欢迎来到GKT的安装与使用指南，这是一个通过几何引导的核变换器实现的高效且健壮的2D至鸟瞰图（BEV）表示学习的开源项目。本教程旨在帮助您快速上手GKT，了解其基本结构、启动流程及配置方法。

1. 项目目录结构及介绍

GKT项目遵循典型的机器学习项目组织结构，大致框架如下：

GKT/
|-- README.md          // 项目说明文档
|-- LICENSE             // MIT许可协议
|-- requirements.txt    // 必需的Python依赖列表
|-- src/
|   |-- models/         // 模型定义相关代码
|   |-- datasets/       // 数据集处理和加载的代码
|   |-- utils/          // 辅助工具函数
|   |-- segmentation/   // 地图视图分割任务相关脚本
|   |     |-- scripts/   // 训练、测试和速度评估脚本
|-- examples/           // 示例和使用案例
|-- notebooks/          // 可能包含的一些Jupyter Notebook实例
|-- tests/              // 单元测试代码

• README.md 包含项目简介、快速入门指南。
• LICENSE 文件声明了该项目遵循MIT许可证。
• requirements.txt 列出了运行项目所需的库及其版本。
• src 目录下是核心代码，包括模型、数据处理等。
• scripts 内有用于训练、评估和速度测试的具体脚本。
• examples 和 notebooks 提供应用示例。
• tests 包含自动化测试代码以确保功能完整性。

2. 项目的启动文件介绍

在GKT中，主要的启动点位于 src/segmentation/scripts/ 目录下的三个关键脚本：

• train.py: 负责模型的训练过程。通过指定实验设置（如 +experiment=gkt_nuscenes_vehicle_kernel_7x1）、数据目录和标签目录来启动训练。

• eval.py: 用于模型评估，需提供检查点路径(experiment=ckptt <path/to/checkpoint>), 以及数据和标签目录，以评测模型性能。

• speed.py: 测试模型的运行速度，同样需要指定实验设置和数据位置，用于了解模型的实时处理能力。

启动命令示例，例如训练新模型：

python src/segmentation/scripts/train.py +experiment=gkt_nuscenes_vehicle_kernel_7x1 yaml data.dataset_dir=/path/to/nuScenes data.labels_dir=/path/to/labels

3. 项目的配置文件介绍

虽然具体配置文件可能没有直接提及，但通过命令行参数（如 yaml 后跟的配置文件路径），您可以定义或调整多个实验参数。配置文件通常包含模型架构细节、训练和测试设置、优化器选择、学习率策略等。一个典型的配置文件路径会在调用脚本时被指定，比如使用 -e 或 +experiment= 参数引导，其中应该详细记录了上述所有必需的配置项。要自定义这些设置，您需要查看或编辑相应的.yaml配置文件，在项目中找到这些文件并根据需要进行调整。

确保在实际操作前阅读 README.md 文件中的指示，以及每个脚本头部的注释，以获取更详细的指引和最佳实践建议。

GKT项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gkt/GKT