Bench2DriveZoo 项目安装与配置指南

Bench2DriveZoo 项目安装与配置指南

Bench2DriveZoo 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/Bench2DriveZoo

1. 项目基础介绍

Bench2DriveZoo 是一个开源项目，旨在对自动驾驶系统进行多能力的基准测试。该项目包含了 BEVFormer、UniAD 和 VAD 三种模型，这些模型都是世界模型强化学习教师模型 Think2Drive 的学生模型。项目使用 Python、Cuda 和 C++ 等编程语言。

2. 项目使用的关键技术和框架

• BEVFormer: 一种基于视觉的自动驾驶感知模型。
• UniAD: 用于自动驾驶的统一异常检测框架。
• VAD: 用于自动驾驶中的车辆和行人的检测和分割。
• Think2Drive: 一种高效强化学习算法，通过在潜在世界模型中思考进行准现实自动驾驶。
• 关键框架：项目使用了 mmcv、mmseg、mmdet 和 mmdet3d 等框架。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

在开始安装前，请确保您的系统中已经安装了以下依赖：

• Python 3.6 或更高版本
• PyTorch
• CUDA（与您的 PyTorch 版本兼容）
• Git

安装步骤

1. 克隆项目仓库

   打开命令行，运行以下命令以克隆项目仓库：

   git clone https://github.com/Thinklab-SJTU/Bench2DriveZoo.git
   cd Bench2DriveZoo
   

2. 安装依赖

   在项目根目录下，运行以下命令安装项目所需的所有依赖：

   pip install -r requirements.txt
   

   如果需要安装特定版本的 PyTorch 和 CUDA，请根据您的系统配置相应修改 requirements.txt 文件。

3. 配置环境

   根据您的系统配置，您可能需要设置环境变量以指向 CUDA 和其他依赖库。

4. 准备数据集

   项目需要特定格式的数据集。请按照项目文档中的指示准备和预处理数据集。

5. 开始训练

   在完成所有准备工作后，您可以按照项目文档中的说明开始训练模型。

   python train.py
   

   请根据需要调整训练脚本中的参数。

通过以上步骤，您应该能够成功安装和配置 Bench2DriveZoo 项目，并开始使用它进行自动驾驶系统的基准测试。

Bench2DriveZoo 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/be/Bench2DriveZoo