Complex-YOLOv3项目使用与启动教程

Complex-YOLOv3项目使用与启动教程

Complex-YOLOv3 PyTorch implementation of Complex-YOLO paper with YoloV3 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Complex-YOLOv3

1. 项目介绍

Complex-YOLOv3是基于YOLOv3的一种PyTorch实现，专门用于点云上的实时三维对象检测。该项目结合了YOLOv3的强大检测能力和点云数据处理技术，能够在点云数据上实现高效的对象检测。本项目是一个完整但不官方的PyTorch版本实现，旨在为研究者和开发者提供一个在点云上进行对象检测的参考。

2. 项目快速启动

克隆项目

首先，需要从GitHub上克隆项目到本地环境：

git clone https://github.com/ghimiredhikura/Complex-YOLOv3.git

安装依赖

进入项目目录后，执行以下命令安装所需的Python包：

cd Complex-YOLO-V3/
sudo pip install -r requirements.txt

下载预训练权重

在checkpoints目录下运行以下脚本下载预训练的权重：

cd checkpoints/
python download_weights.py

测试

在sampledata文件夹中包含了用于测试的样本数据，可以通过以下命令进行测试：

# 单边检测测试
python test_detection.py --split=sample --folder=sampledata

# 双边检测测试
python test_both_side_detection.py --split=sample --folder=sampledata

3. 应用案例和最佳实践

数据准备

如果希望使用自己的数据训练模型，需要按照以下目录结构准备数据：

data/KITTI/object
├── training
│   ├── image_2
│   ├── calib
│   ├── label_2
│   └── velodyne
└── testing
    ├── image_2
    ├── calib
    └── velodyne

确保数据集的结构正确后，可以通过以下脚本验证数据下载是否完整：

python check_dataset.py

训练

使用以下命令开始训练模型：

python train.py

训练时可以通过命令行参数调整训练配置，例如：

python train.py --epochs 100 --batch_size 32

评估

训练完成后，可以通过以下命令评估模型的mAP（平均精度）：

python eval_mAP.py

4. 典型生态项目

Complex-YOLOv3的生态项目包括但不限于以下：

• VoxelNet-pytorch: 点云预处理的基础库。
• MV3D-Pytorch: 另一种基于PyTorch的3D对象检测实现。

这些项目为点云数据处理和三维对象检测提供了丰富的工具和方法，有助于进一步的开发和研究。

Complex-YOLOv3 PyTorch implementation of Complex-YOLO paper with YoloV3 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Complex-YOLOv3