OpenOccupancy 使用教程

OpenOccupancy 使用教程

OpenOccupancy [ICCV 2023] OpenOccupancy: A Large Scale Benchmark for Surrounding Semantic Occupancy Perception 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenOccupancy

1. 项目介绍

OpenOccupancy 是一个面向周围语义占用感知的大规模基准测试。在自动驾驶领域，对三维城市结构的精细感知至关重要。然而，现有的相关基准测试在都市场景的多样性上存在不足，且仅评估前视图预测。OpenOccupancy 旨在提供一个全面的周围感知算法基准测试，它通过在大型 nuScenes 数据集上增加密集的语义占用注释来实现。此数据集的注释通过 LiDAR 点叠加进行，但由于 LiDAR 通道的稀疏性，某些占用标签会被遗漏。为了缓解这个问题，我们引入了 Augmenting And Purifying (AAP) 管道，将注释密度提高了约 2 倍，涉及约 4000 人时的标注过程。此外，还建立了基于相机、基于 LiDAR 和多模态的基线。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前，请确保您的系统已安装以下依赖项：

• Python 3.x
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• Open3D

您可以使用以下命令安装这些依赖项：

pip install numpy pandas matplotlib open3d

克隆项目

克隆或下载项目到本地：

git clone https://github.com/JeffWang987/OpenOccupancy.git
cd OpenOccupancy

数据集准备

执行以下脚本准备数据集：

python prepare_dataset.py

模型训练

启动模型训练：

python train.py

模型评估

训练完成后，使用以下命令评估模型：

python eval.py

结果可视化

查看模型预测结果：

python visualize.py

3. 应用案例和最佳实践

• 数据增强：使用 AAP 管道进行数据增强，以提高模型对各种都市场景的泛化能力。
• 模型融合：结合相机和 LiDAR 数据，通过多模态学习提高占用感知的准确性。

4. 典型生态项目

• BEVDet：一种基于 LiDAR 的自动驾驶目标检测系统。
• BEVFormer：使用前向增强视觉的自动驾驶感知框架。
• BEVDepth：一种用于自动驾驶的深度感知方法。

以上是 OpenOccupancy 的基本使用教程，通过这些步骤，您可以快速上手该项目，并根据需要进行进一步的探索和改进。

OpenOccupancy [ICCV 2023] OpenOccupancy: A Large Scale Benchmark for Surrounding Semantic Occupancy Perception 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/op/OpenOccupancy