V2V4Real项目安装与配置指南

V2V4Real项目安装与配置指南

1. 项目基础介绍

V2V4Real是一个大规模真实世界的车与车合作感知数据集，用于车辆间的感知任务，如3D物体检测和合作跟踪。该项目由UCLA Mobility Lab支持，旨在为车辆合作感知领域的研究提供高质量的实验数据集和工具。

主要编程语言：Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• OpenCOOD：一个用于点云数据处理的开源库，支持多种感知任务。
• PyTorch：一个流行的深度学习框架，用于模型的训练和推理。
• spconv：一个基于PyTorch的稀疏卷积库，用于高效处理点云数据。
• Domain Adaptation：一种技术，用于将模型从模拟数据适应到真实世界数据。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.7 或更高版本
• CUDA Toolkit 11.3
• Git

安装步骤

第一步：克隆项目仓库

首先，您需要克隆V2V4Real的GitHub仓库：

git clone https://github.com/ucla-mobility/V2V4Real.git
cd V2V4Real

第二步：创建虚拟环境

创建一个虚拟环境来隔离项目依赖：

conda create -n v2v4real python=3.7
conda activate v2v4real

第三步：安装PyTorch

安装与CUDA Toolkit 11.3兼容的PyTorch版本：

conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch -c conda-forge

第四步：安装spconv

安装spconv库：

pip install spconv-cu113

第五步：安装项目依赖

安装项目所需的Python包：

pip install -r requirements.txt
python setup.py develop

第六步：安装CUDA版本的NMS

安装用于NMS（非极大值抑制）的CUDA版本：

python opencood/utils/setup.py build_ext --inplace

完成以上步骤后，您的V2V4Real项目应该已经准备好进行训练和测试了。

请注意，这些步骤是基于项目的README文件中的指导，具体细节可能需要根据您的系统环境和项目要求进行调整。