GenAD 开源项目使用教程

GenAD 开源项目使用教程

GenADGenAD: Generative End-to-End Autonomous Driving项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GenAD

项目介绍

GenAD 是一个生成式端到端自动驾驶模型，旨在通过先进的深度学习技术实现自动驾驶系统的自主决策和控制。该项目基于 VAD 和 UniAD 构建，提供了完整的训练和评估流程，支持多 GPU 分布式训练，适用于研究和开发自动驾驶技术。

项目快速启动

环境准备

首先，确保你已经安装了必要的依赖包。可以通过以下命令安装：

conda create -n genad python=3.8
conda activate genad
pip install -r requirements.txt

数据准备

下载并准备数据集，使用以下命令：

python tools/data_converter/genad_nuscenes_converter.py nuscenes --root-path /data/nuscenes --out-dir /data/nuscenes --extra-tag genad_nuscenes --version v1.0 --canbus /data

模型训练

使用 8 个 GPU 进行分布式训练：

cd /path/to/GenAD
conda activate genad
python -m torch.distributed.run --nproc_per_node=8 --master_port=2333 tools/train.py projects/configs/GenAD/GenAD_config.py --launcher pytorch --deterministic --work-dir path/to/save/outputs

模型评估

使用 1 个 GPU 进行模型评估：

cd /path/to/GenAD
conda activate genad
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/test.py projects/configs/VAD/GenAD_config.py /path/to/ckpt.pth --launcher none --eval bbox --tmpdir outputs

应用案例和最佳实践

案例一：城市道路自动驾驶

GenAD 模型在城市道路自动驾驶场景中表现出色，能够准确识别交通标志、行人和其他车辆，实现安全高效的自动驾驶。

案例二：高速公路自动驾驶

在高速公路场景中，GenAD 模型能够稳定地保持车道，自动调整车速以适应交通流，提供流畅的驾驶体验。

最佳实践

• 数据集准备：确保数据集的质量和多样性，以提高模型的泛化能力。
• 超参数调优：通过实验调整学习率、批大小等超参数，以获得最佳的训练效果。
• 模型评估：定期进行模型评估，确保模型在不同场景下的稳定性和准确性。

典型生态项目

VAD

VAD（Visual Autonomous Driving）是一个基于视觉的自动驾驶项目，提供了丰富的数据集和预训练模型，是 GenAD 项目的重要基础。

UniAD

UniAD（Unified Autonomous Driving）是一个统一的自动驾驶框架，集成了多种传感器数据，支持多模态融合，为 GenAD 提供了强大的技术支持。

通过结合这些生态项目，GenAD 能够构建一个更加全面和强大的自动驾驶系统，推动自动驾驶技术的发展。

GenADGenAD: Generative End-to-End Autonomous Driving项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/GenAD