OpenPCDet 使用教程

OpenPCDet 使用教程

OpenPCDet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ope/OpenPCDet

1. 项目目录结构及介绍

OpenPCDet 是一个基于 PyTorch 的开源项目，用于点云三维目标检测。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

OpenPCDet/
├── .github/             # GitHub 工作流和模板
├── data/               # 数据集处理和加载脚本
├── docker/             # Docker 相关文件
├── docs/               # 文档目录
├── pcdet/              # 主代码目录，包含模型定义、工具函数等
├── tools/              # 工具脚本，如训练、测试、数据预处理等
├── .gitignore          # Git 忽略文件
├── LICENSE             # 许可证文件
├── README.md           # 项目说明文件
├── requirements.txt    # 项目依赖
├── setup.py            # 项目设置文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过 tools 目录下的脚本进行。以下是一些主要的启动文件及其功能：

• train.py: 用于启动模型训练的脚本。可以通过修改配置文件来设置训练参数。
• test.py: 用于模型测试的脚本。可以加载预训练模型并在数据集上进行测试。
• demo.py: 用于演示模型在自定义数据上的效果。可以加载模型并可视化检测结果。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 pcdet/configs 目录下，这些配置文件使用 YAML 格式，定义了模型的各个组件以及训练和测试的参数。以下是一些主要的配置文件及其内容：

• common_config.py: 包含了所有模型共用的基本配置，如数据集加载、训练和测试的通用参数。
• second/config.py: 针对 SECOND 模型的配置文件，包含了模型的特定参数。
• point_rcnn/config.py: 针对 PointRCNN 模型的配置文件，包含了模型的特定参数。

每个配置文件中通常包含以下几个部分：

• DATASET: 数据集相关的配置，如数据集类型、路径、预处理参数等。
• MODEL: 模型相关的配置，如模型结构、损失函数、学习率等。
• TRAIN: 训练相关的配置，如批次大小、迭代次数、优化器类型等。
• TEST: 测试相关的配置，如测试数据集、结果保存路径等。

用户可以根据自己的需求修改这些配置文件，以适应不同的模型或数据集。

OpenPCDet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ope/OpenPCDet