OpenPCDet-Noted 项目使用教程

OpenPCDet-Noted 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

OpenPCDet-Noted 是一个基于 PyTorch 的 3D 点云目标检测框架。项目的目录结构如下：

OpenPCDet-Noted/
├── pcdet/
│   ├── datasets/
│   │   └── kitti/
│   │       └── kitti_dataset.py
│   ├── models/
│   ├── utils/
│   └── __init__.py
├── tools/
│   ├── train.py
│   ├── test.py
│   └── demo.py
├── docs/
├── README.md
├── INSTALL.md
├── LICENSE
└── requirements.txt

目录结构介绍

• pcdet/: 核心代码目录，包含数据集处理、模型定义和工具函数等。
  • datasets/: 数据集处理相关代码，如 kitti_dataset.py 处理 KITTI 数据集。
  • models/: 各种 3D 目标检测模型的实现。
  • utils/: 工具函数和辅助类。
• tools/: 包含训练、测试和演示脚本。
  • train.py: 训练模型的脚本。
  • test.py: 测试模型的脚本。
  • demo.py: 演示脚本，用于可视化预测结果。
• docs/: 项目文档。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• INSTALL.md: 安装指南。
• LICENSE: 项目许可证。
• requirements.txt: 项目依赖包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 tools/ 目录下，包括 train.py、test.py 和 demo.py。

train.py

train.py 是用于训练 3D 目标检测模型的脚本。使用方法如下：

python tools/train.py --cfg_file path/to/config.yaml

test.py

test.py 是用于测试已训练模型的脚本。使用方法如下：

python tools/test.py --cfg_file path/to/config.yaml --ckpt path/to/checkpoint.pth

demo.py

demo.py 是用于演示和可视化预测结果的脚本。使用方法如下：

python tools/demo.py --cfg_file path/to/config.yaml --data_path path/to/data

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是 YAML 格式，用于定义模型、数据集和其他训练参数。配置文件的示例路径为 cfgs/ 目录下的 config.yaml。

配置文件示例

MODEL:
  NAME: 'PointPillars'
  BACKBONE: 'PointPillarsBackbone'
DATASET:
  NAME: 'KITTI'
  ROOT_DIR: 'path/to/kitti/data'
TRAIN:
  BATCH_SIZE: 4
  EPOCHS: 100

配置文件参数介绍

• MODEL: 定义模型名称和骨干网络。
• DATASET: 定义数据集名称和数据路径。
• TRAIN: 定义训练参数，如批大小和训练轮数。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 OpenPCDet-Noted 项目。希望本教程对您有所帮助！