《自动驾驶感知算法之占据网络专题》开源项目教程

《自动驾驶感知算法之占据网络专题》开源项目教程

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

1. 项目介绍

《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，特别是占据网络技术的开源项目。该项目由Charmve创建和维护，旨在为研究者和开发者提供一个全面的学习平台，涵盖了从理论到实践的各个方面。项目包含了丰富的文档、代码、课件和视频资料，帮助用户深入理解并应用占据网络技术。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统中已安装以下依赖：

• Python 3.x
• Docker

克隆项目

通过以下命令克隆项目到本地：

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

启动开发环境

进入项目目录，并启动Docker容器：

cd ~/workspace/OccNet-Course
./scripts/start_dev_docker.sh

启动后，使用以下命令进入Docker容器：

./scripts/goto_dev_docker.sh

在容器内，运行以下命令以初始化开发环境：

bash docker/run_after_start_docker.sh

3. 应用案例和最佳实践

数据处理

项目提供了多种数据处理工具和脚本，例如用于数据标定和BEV视角坐标对齐的脚本。以下是一个数据处理的基本流程：

# 数据标定示例
python scripts/calibration.py --input_path data/input --output_path data/output

# BEV视角坐标对齐示例
python scripts/bev_alignment.py --input_path data/output --output_path data/bev

模型训练

项目包含了多个预训练模型和训练脚本。以下是一个模型训练的基本流程：

# 模型训练示例
python train.py --config_path config/train.yaml --data_path data/bev

模型部署

项目提供了模型量化部署的工具链和示例。以下是一个模型部署的基本流程：

# 模型转换示例
python tools/torch2onnx.py --model_path models/model.pth --onnx_path models/model.onnx

# 模型量化示例
python tools/onnx2trt.py --onnx_path models/model.onnx --trt_path models/model.trt

4. 典型生态项目

项目周边有一些生态项目，它们可以与《自动驾驶感知算法之占据网络专题》相结合，提供更完整的功能和应用。以下是一些典型的生态项目：

• 数据合成工具：如DrivingDiffusion、MagicDrive等，用于生成模拟数据，增强模型的泛化能力。
• 端到端仿真平台：如NeuroNCAP、NeuRAD等，用于模拟自动驾驶系统的闭环测试和验证。
• 模型量化工具：如MLIR、TVM等，用于优化模型，降低部署时的计算和存储需求。

通过结合这些生态项目，开发者可以更好地利用《自动驾驶感知算法之占据网络专题》进行研究和开发。

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