ViP3D 项目使用教程

ViP3D 项目使用教程

ViP3D项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/ViP3D

项目介绍

ViP3D 是一个端到端的视觉轨迹预测系统，通过3D代理查询来预测场景中代理的未来轨迹。该项目由清华大学MARS实验室开发，并在CVPR 2023上发表。ViP3D 利用稀疏代理查询来检测、跟踪和预测，使其成为首个完全可微分的基于视觉的轨迹预测方法。

项目快速启动

环境准备

首先，创建一个conda环境并安装所需的Python版本和PyTorch：

conda create -n vip3d python=3.6
conda activate vip3d
pip install torch==1.10+cu111 torchvision==0.11.1+cu111 -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

下载数据集

下载nuScenes完整数据集和地图扩展，仅需要下载关键帧和雷达数据：

# 假设数据集保存路径为 data/nuscenes
mkdir -p data/nuscenes
# 下载数据集的具体命令请参考nuScenes官方指南

数据准备

准备数据信息：

python tools/data_converter/nusc_tracking.py

训练模型

使用3个历史帧和ResNet50骨干网络训练ViP3D：

bash tools/dist_train.sh plugin/vip3d/configs/vip3d_resnet50_3frame.py 8

应用案例和最佳实践

自动驾驶

ViP3D 在自动驾驶领域有广泛的应用，特别是在预测周围车辆和行人的未来轨迹方面。通过准确预测轨迹，自动驾驶系统可以更安全地规划行驶路径。

机器人导航

在机器人导航中，ViP3D 可以帮助机器人预测环境中其他移动物体的行为，从而避免碰撞并优化导航路径。

典型生态项目

nuScenes

nuScenes 是一个大规模的自动驾驶数据集，包含多种传感器数据和详细的标注信息。ViP3D 使用nuScenes数据集进行训练和评估，展示了其在真实世界数据上的强大性能。

MMDetection3D

MMDetection3D 是一个开源的3D目标检测工具包，ViP3D 在其基础上进行了扩展，增加了轨迹预测功能，进一步丰富了3D感知和预测的能力。

通过以上步骤和案例，您可以快速上手并应用ViP3D项目，实现高效的视觉轨迹预测。

ViP3D项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/ViP3D