PETR 项目安装与使用教程

PETR 项目安装与使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/PETR

1. 项目介绍

PETR（Position Embedding Transformation for Multi-View 3D Object Detection）是一个用于多视角3D目标检测的项目。该项目由megvii-research开发，旨在通过位置嵌入变换技术，将3D坐标信息嵌入到图像特征中，从而生成3D位置感知特征。这些特征可以被对象查询感知，并用于端到端的目标检测。PETR不仅是一个简单的基线模型，还为未来的研究提供了强大的基础。

PETRv2是PETR的扩展版本，它探索了时间建模的有效性，利用前一帧的时间信息来提升3D目标检测的性能。PETRv2还引入了特征引导的位置编码器，以提高3D位置编码的数据适应性。此外，PETRv2还支持高质量的BEV（Bird's Eye View）分割任务。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

在开始之前，请确保您的环境满足以下要求：

• Linux
• Python==3.6.8
• CUDA == 11.2
• PyTorch == 1.9.0
• mmdet3d == 0.17.1

2.2 安装步骤

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/megvii-research/PETR.git
   cd PETR
   

2. 安装依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 数据准备： 按照mmdet3d的说明处理nuScenes数据集：

   cd data
   python build-dataset.py
   

4. 下载预训练权重： 将预训练权重放入/ckpts/目录中。

2.3 训练与推理

1. 训练模型：

   tools/dist_train.sh projects/configs/petr/petr_r50dcn_gridmask_p4.py 8 --work-dir work_dirs/petr_r50dcn_gridmask_p4/
   

2. 评估模型：

   tools/dist_test.sh projects/configs/petr/petr_r50dcn_gridmask_p4.py work_dirs/petr_r50dcn_gridmask_p4/latest.pth 8 --eval bbox
   

3. 可视化结果：

   python3 tools/visualize.py
   

3. 应用案例和最佳实践

3.1 3D目标检测

PETR和PETRv2在nuScenes数据集上表现出色，尤其是在多视角3D目标检测任务中。通过使用PETR，您可以轻松实现高精度的3D目标检测，适用于自动驾驶、机器人导航等领域。

3.2 BEV分割

PETRv2不仅支持3D目标检测，还提供了高质量的BEV分割功能。这对于自动驾驶中的环境感知尤为重要，能够帮助车辆更好地理解周围环境。

3.3 时间建模

PETRv2通过引入时间建模，利用前一帧的信息来提升检测性能。这种时间建模技术在实时应用中尤为重要，能够显著提高系统的鲁棒性和准确性。

4. 典型生态项目

4.1 mmdetection3d

mmdetection3d是一个开源的3D目标检测框架，PETR和PETRv2都是基于该框架开发的。mmdetection3d提供了丰富的工具和模型，支持多种3D检测任务。

4.2 detr3d

detr3d是另一个重要的3D目标检测框架，PETR在其基础上进行了扩展和优化，提供了更强大的3D检测能力。

4.3 nuScenes

nuScenes是一个广泛使用的自动驾驶数据集，PETR和PETRv2在该数据集上进行了大量的实验和验证，确保了其在实际应用中的可靠性。

通过以上步骤，您可以快速上手PETR和PETRv2项目，并在实际应用中发挥其强大的3D检测和分割能力。

PETR [ECCV2022] PETR: Position Embedding Transformation for Multi-View 3D Object Detection & [ICCV2023] PETRv2: A Unified Framework for 3D Perception from Multi-Camera Images 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pe/PETR