BeMapNet 项目安装与使用指南

BeMapNet 项目安装与使用指南

BeMapNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BeMapNet

1. 项目的目录结构及介绍

BeMapNet 是一个基于深度学习的向量化的高精度地图（HD-Map）构建项目。以下是项目的目录结构及其介绍：

bemapnet/
├── assets/          # 存储预训练权重和其他资源
├── bemapnet/        # 包含模型定义和核心算法
├── configs/         # 配置文件目录
├── data/            # 存储数据集
├── tools/           # 工具脚本，包括数据转换和模型训练等
├── .gitignore       # Git 忽略文件
├── LICENSE          # 项目许可证
├── README.md        # 项目说明文件
├── requirement.txt  # 项目依赖列表
└── run.sh           # 项目运行脚本

• assets/: 存储模型的预训练权重和其他相关资源。
• bemapnet/: 包含项目的主要代码，包括模型架构和数据处理的逻辑。
• configs/: 包含项目的配置文件，用于调整模型和训练过程。
• data/: 存储项目所需的数据集，包括原始数据和处理后的数据。
• tools/: 包含各种工具脚本，用于数据转换、模型训练和评估等。
• .gitignore: 指定 Git 忽略跟踪的文件和目录。
• LICENSE: 项目使用的开源许可证。
• README.md: 项目的基本信息和说明。
• requirement.txt: 列出项目运行所需的依赖库。
• run.sh: 脚本用于运行项目的训练、评估和其他任务。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 run.sh，它提供了启动项目的主要命令。以下是一些常用的启动命令：

# 训练模型
bash run.sh train <config_name> <epochs>

# 评估模型
bash run.sh test <config_name> <checkpoint_path>

# 复现结果
bash run.sh reproduce <config_name>

其中 <config_name> 是配置文件的名称，<epochs> 是训练的轮数，<checkpoint_path> 是模型权重的路径。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于 configs/ 目录下，每个配置文件定义了一组用于模型训练和测试的参数。配置文件通常包含以下内容：

• 数据集路径和参数
• 模型架构和参数
• 训练过程中的优化器和学习率计划
• 评估指标和阈值

配置文件使用 Python 的标准配置文件格式，可以通过修改这些文件来调整项目的运行参数。例如，一个配置文件可能如下所示：

# 模型配置
model = dict(
    type='BeMapNet',
    backbone=dict(type='ResNet50'),
    neck=dict(type='FPN'),
    bbox_head=dict(type='BezierHead')
)

# 训练配置
train_config = dict(
    dataset=dict(
        type='NuScenesDataset',
        data_root='./data/nuscenes',
        ann_file='./data/nuscenes/annotations/v1.0-trainval.json'
    ),
    loader=dict(
        batch_size=1,
        num_workers=4,
        shuffle=True
    ),
    optimizer=dict(
        type='Adam',
        lr=0.001
    ),
    scheduler=dict(
        type='StepLR',
        step_size=10,
        gamma=0.1
    )
)

# 测试配置
test_config = dict(
    dataset=dict(
        type='NuScenesDataset',
        data_root='./data/nuscenes',
        ann_file='./data/nuscenes/annotations/v1.0-val.json'
    ),
    evaluator=dict(
        type='BezierEvaluator'
    )
)

通过修改上述配置，用户可以根据自己的需要调整数据集、模型架构和训练策略。

BeMapNet 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BeMapNet