开源项目FUTR3D常见问题解决方案

开源项目FUTR3D常见问题解决方案

futr3d Code for paper: FUTR3D: a unified sensor fusion framework for 3d detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/futr3d

1. 项目基础介绍及主要编程语言

项目介绍： FUTR3D是一个统一传感器融合框架，用于3D检测。该项目基于论文《FUTR3D: A Unified Sensor Fusion Framework for 3D Detection》实现，旨在提供一个集成多传感器数据（如雷达、摄像头、激光雷达）的框架，用于提高3D目标检测的准确性和鲁棒性。

主要编程语言： Python

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2. 新手在使用这个项目时需特别注意的三个问题及解决步骤

问题一：如何安装和配置项目环境？

问题描述： 新手在开始使用FUTR3D项目时，可能会遇到不知道如何安装和配置项目环境的问题。

解决步骤：

1. 安装依赖库： 首先，确保安装了以下依赖库：

   mmcv-full>=1.5.2, <=1.7.0
   mmdet>=2.24.0, <=3.0.0
   mmseg>=0.20.0, <=1.0.0
   

2. 安装项目： 进入项目目录，执行以下命令安装项目：

   cd futr3d
   pip3 install -v -e
   

3. 数据准备： 根据mmdet3d的指导处理数据，注意，本项目修改了nuscenes_converter.py以添加雷达信息。

问题二：如何训练和评估模型？

问题描述： 新手可能不清楚如何开始训练和评估FUTR3D中的模型。

解决步骤：

1. 训练模型： 以在8个GPU上仅使用LiDAR数据进行训练为例，执行以下命令：

   bash tools/dist_train.sh plugin/futr3d/configs/lidar_only/lidar_0075_900q.py 8
   

2. 评估模型： 以在8个GPU上评估LiDAR-Cam模型为例，执行以下命令：

   bash tools/dist_train.sh plugin/futr3d/configs/lidar_cam/lidar_0075_cam_res101.py /lidar_cam.pth 8 --eval bbox
   

问题三：如何融合Cam和LiDAR模型？

问题描述： 用户可能不知道如何将Cam和LiDAR模型融合为一个模型。

解决步骤：

1. 融合模型： 使用以下命令将Cam和LiDAR模型融合：

   python tools/fuse_model.py --img <cam checkpoint path> --lidar <lidar checkpoint path> --out <out model path>
   

   其中，<cam checkpoint path>和<lidar checkpoint path>分别代表摄像头和激光雷达的模型检查点路径，<out model path>代表输出模型的路径。

通过以上步骤，新手可以更好地开始使用FUTR3D项目，并解决常见的问题。

futr3d Code for paper: FUTR3D: a unified sensor fusion framework for 3d detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/futr3d