ViP3D 项目使用教程
ViP3D项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/ViP3D
目录结构及介绍
ViP3D 项目的目录结构如下:
ViP3D/
├── mmdet3d/
├── plugin/
├── tools/
├── data/
│ ├── nuscenes/
│ │ ├── maps/
│ │ ├── samples/
│ │ ├── v1.0-trainval/
│ │ ├── lidarseg/
├── ckpts/
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
mmdet3d/
: 包含与 3D 目标检测相关的代码。plugin/
: 包含 ViP3D 插件的代码。tools/
: 包含数据转换和训练脚本等工具。data/
: 存储数据集,如 nuScenes 数据集。ckpts/
: 存储预训练模型权重。README.md
: 项目介绍和使用说明。LICENSE
: 项目许可证。requirements.txt
: 项目依赖包列表。
项目的启动文件介绍
项目的启动文件主要是训练和评估脚本。以下是主要的启动文件:
tools/dist_train.sh
: 分布式训练脚本。plugin/vip3d/configs/vip3d_resnet50_3frame.py
: 训练配置文件。
使用示例:
bash tools/dist_train.sh plugin/vip3d/configs/vip3d_resnet50_3frame.py 8
项目的配置文件介绍
配置文件主要用于定义训练和评估的参数。以下是主要的配置文件:
plugin/vip3d/configs/vip3d_resnet50_3frame.py
: 包含训练和评估的参数设置,如模型架构、数据集路径、优化器和学习率等。
配置文件示例:
# 配置文件示例
model = dict(
type='ViP3D',
backbone=dict(
type='ResNet',
depth=50,
num_stages=4,
out_indices=(0, 1, 2, 3),
frozen_stages=1,
norm_cfg=dict(type='BN', requires_grad=True),
norm_eval=True,
style='pytorch'),
neck=dict(
type='FPN',
in_channels=[256, 512, 1024, 2048],
out_channels=256,
num_outs=5),
rpn_head=dict(
type='RPNHead',
in_channels=256,
feat_channels=256,
anchor_generator=dict(
type='AnchorGenerator',
scales=[8],
ratios=[0.5, 1.0, 2.0],
strides=[4, 8, 16, 32, 64]),
bbox_coder=dict(
type='DeltaXYWHBBoxCoder',
target_means=[.0, .0, .0, .0],
target_stds=[1.0, 1.0, 1.0, 1.0]),
loss_cls=dict(
type='CrossEntropyLoss', use_sigmoid=True, loss_weight=1.0),
loss_bbox=dict(type='L1Loss', loss_weight=1.0)),
roi_head=dict(
type='StandardRoIHead',
bbox_roi_extractor=dict(
type='SingleRoIExtractor',
roi_layer=dict(type='RoIAlign', output_size=7, sampling_ratio=0),
out_channels=256,
featmap_strides=[4, 8, 16, 32]),
bbox_head=dict(
type='Shared2FCBBoxHead',
in_channels=256,
fc_out_channels=1024,
roi_feat_size=7,
num_classes=80,
bbox_coder=dict(
type='DeltaXYWHBBoxCoder',
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考