SparseOcc: 完全稀疏3D占用预测与RayIoU评价指标安装与使用指南

SparseOcc: 完全稀疏3D占用预测与RayIoU评价指标安装与使用指南

本指南旨在帮助您了解并快速上手 SparseOcc 开源项目，它是一种全新的完全稀疏三维占用网络，用于从视觉输入重建稀疏3D表示，并通过稀疏查询预测语义/实例占用。项目基于PyTorch实现，适用于自动驾驶等领域。以下是关于如何浏览其目录结构、理解启动文件以及配置文件的核心信息。

1. 目录结构及介绍

.
├── asserts          # 存放断言相关脚本或数据
├── configs          # 配置文件夹，包含模型训练与评估的具体设置
├── lib              # 库代码，可能包括自定义的数据处理和模型组件
│   └── dvr         # 某特定子库或模块
├── loaders          # 数据加载器相关代码
├── models           # 模型定义与架构文件
├── .gitignore       # Git忽略文件列表
├── LICENSE          # 项目许可证文件，遵循Apache-2.0许可
├── README.md        # 项目的主要说明文档，包括快速入门等信息
├── gen_instance_info.py # 脚本用于生成实例信息
├── gen_sweep_info.py # 处理扫掠信息的脚本
├── old_metrics.py   # 旧的评价指标实现
├── ray_metrics.py   # RayIoU等新评价指标实现
├── timing.py        # 性能计时工具
├── train.py         # 训练脚本
├── val.py           # 验证脚本
└── viz_prediction.py # 可视化预测结果的脚本

2. 项目启动文件介绍

train.py

这是主要的训练脚本，用于根据配置文件启动模型的训练过程。通过指定不同的配置文件，您可以控制训练过程中的诸多参数，如学习率、批次大小、模型类型等。

val.py

验证脚本，允许您在验证集上评估模型性能，是监控模型学习进展的关键工具。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于configs目录下，例如configs/sparseocc_r50_nuimg_704x256_8f.py。这些.py文件包含了模型训练与评估的所有必要配置，比如：

• 基础设置：包括数据预处理方式、网络架构的选择。
• 数据路径：指向训练和验证数据的位置。
• 模型结构：指明使用的网络结构及其详细参数。
• 训练设置：如优化器选择、学习率调度策略、训练的总轮次等。
• 评估标准：可以设置评估期间使用的指标，通常是基于RayIoU。
• 实验细节：包括GPU数量、是否进行多进程训练等。

示例配置文件内容概览:

# 假设部分示例内容
_base_ = './base_config.py' # 继承的基础配置
model = dict(
    type='SparseOcc', # 模型类型
    backbone=dict( # 主干网络配置
        type='ResNet',
        layers=[3, 4, 6, 3]),
    neck=None,
    decode_head=dict(...), # 解码头的配置
)
dataset_type = 'NuScenesDataset' # 数据集类型
data_root = 'data/nuscenes/' # 数据根目录

注意: 实际配置文件更为详尽，上述仅为简化版示例。

为了启动训练或验证流程，您通常需要调用类似以下命令：

python train.py --config configs/sparseocc_r50_nuimg_704x256_8f.py

确保在运行之前已满足所有环境要求，如正确安装PyTorch 2.0+、CUDA版本以及其他依赖项，并准备好了必要的数据集。请参考项目README中的环境搭建与数据准备部分以获得完整指导。