BEVFusion 开源项目使用指南

BEVFusion 开源项目使用指南

bevfusion[ICRA'23] BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird's-Eye View Representation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/bevfusion

1. 项目目录结构及介绍

BEVFusion 是一个专为自动驾驶设计的多传感器融合项目，以实现高效的3D对象检测与分割。以下是其核心目录结构及简要说明：

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├── assets            # 静态资源文件夹
├── configs           # 配置文件夹，包含模型训练和测试的配置
│   ├── nuscenes       # NuScenes数据集特定配置
│   └── ...
├── docker            # Docker相关文件，用于环境标准化
├── mmdet3d           # 基于mmdetection3d的定制或扩展代码
├── tools             # 工具脚本，包括训练、测试、评估等操作
│   ├── train.py      # 训练脚本
│   ├── test.py       # 测试脚本
│   └── ...
├── .gitignore        # Git忽略文件列表
├── LICENSE           # 开源许可证文件
├── README.md         # 项目主要说明文档
├── setup.cfg         # 设定项目配置
└── setup.py          # Python包的安装脚本

关键目录说明:

• configs: 包含所有模型训练和实验设置的YAML配置文件。
• tools: 提供了主要的操作工具如训练 (train.py) 和测试 (test.py) 脚本。
• mmdet3d: 修改或基于mmdetection3d的实现，进行了多传感器融合相关的定制开发。

2. 项目的启动文件介绍

主要启动文件

• train.py: 用于启动模型训练的主要脚本。通过指定配置文件路径和可能的命令行参数，此脚本执行从数据加载到模型训练的整个过程。

  示例命令：运行LiDAR-only BEV分割模型

  torchpack dist-run -np 8 python tools/train.py configs/nuscenes/seg/lidar-centerpoint-bev128.yaml
  

• test.py: 用于模型测试的脚本，可以用来验证训练后的模型性能。

  使用示例（需先单独运行训练）：

  tools/test.py 配置文件路径 模型权重路径
  

这些脚本支持分布式训练，并且允许通过命令行参数进行多种自定义配置。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件(.yaml)位于configs目录下，是控制训练、测试及模型架构的关键。文件通常包含以下几个部分：

• 基础模型设定: 包括网络结构、损失函数、优化器设置等。
• 数据集参数: 数据集路径、预处理方式、批次大小等。
• 训练设置: 如迭代次数、学习率调度等。
• 测试选项: 包含评估指标、输出结果的保存位置等。

例如，在进行BEVFusion检测模型训练时，配置文件将详细指定两阶段模型的每一层细节，以及如何结合来自激光雷达和相机的数据。修改这些配置文件可以让用户根据自己的需求调整模型行为和实验条件。

在实际应用中，开发者应当深入阅读具体配置文件及注释，理解每个参数的意义，以便进行有效定制。

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以上即为BEVFusion项目的简单介绍，包括其目录结构、启动文件与配置文件的概览。为了深入理解和高效使用该项目，建议进一步查阅项目文档和GitHub页面上的详细说明。

bevfusion[ICRA'23] BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird's-Eye View Representation项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/bevfusion