SLidR项目使用教程

SLidR项目使用教程

SLidR Official PyTorch implementation of "Image-to-Lidar Self-Supervised Distillation for Autonomous Driving Data" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/slid/SLidR

1. 项目目录结构及介绍

SLidR项目的目录结构如下所示：

SLidR/
├── assets/                     # 存储项目相关资源
├── config/                     # 存储配置文件
├── datasets/                   # 存储数据集
├── downstream/                 # 存储下游任务相关代码
├── model/                      # 存储模型相关代码
├── pretrain/                   # 存储预训练相关代码
├── utils/                      # 存储工具类代码
├── .gitignore                  # 指定git忽略的文件
├── Dockerfile                  # Docker配置文件
├── LICENSE                     # 项目许可证
├── README.md                   # 项目说明文件
├── downstream.py               # 下游任务启动脚本
├── evaluate.py                 # 评估脚本
├── pretrain.py                 # 预训练启动脚本
├── requirements.txt            # 项目依赖文件
└── superpixel_segmenter.py     # 超像素分割脚本

• assets/：包含项目所需的一些资源文件。
• config/：包含项目的配置文件，用于定义模型的参数等。
• datasets/：用于存放项目所使用的数据集。
• downstream/：包含下游任务（如语义分割、目标检测等）的实现代码。
• model/：包含项目所使用的模型架构。
• pretrain/：包含预训练模型的代码。
• utils/：包含项目中使用的一些工具类函数。
• .gitignore：指定在git版本控制中需要忽略的文件。
• Dockerfile：用于构建Docker镜像的配置文件。
• LICENSE：项目的开源许可证。
• README.md：项目的说明文档。
• downstream.py、evaluate.py、pretrain.py：分别是启动下游任务、评估模型、预训练模型的脚本。
• requirements.txt：项目依赖的Python库列表。
• superpixel_segmenter.py：用于计算超像素分割的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件包括以下三个：

• downstream.py：用于启动下游任务，如语义分割、目标检测等。
• evaluate.py：用于评估模型的性能。
• pretrain.py：用于启动模型的预训练。

使用以下命令可以运行相应的启动文件：

# 启动下游任务
python downstream.py --cfg_file="config/semseg_nuscenes.yaml" --pretraining_path="output/pretrain/[...]/model.pt"

# 评估模型
python evaluate.py --resume_path="output/downstream/[...]/model.pt" --dataset="nuscenes"

# 预训练模型
python pretrain.py --cfg config/slidr_minkunet.yaml

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件位于config/目录下，用于定义模型的参数和训练过程的设置。配置文件以.yaml格式存储，例如：

• config/slidr_minkunet.yaml：定义了Minkowski SR-UNet模型的配置参数。

配置文件中包含了模型结构、训练参数、数据集路径等关键信息。例如，下面是一个简化的配置文件示例：

model:
  name: "MinkowskiSRUNet"
  backbone:
    name: "Minkowski Backbone"
    # 更多参数...
train:
  batch_size: 16
  learning_rate: 0.001
  epochs: 100
data:
  train_dataset: "path/to/train/dataset"
  val_dataset: "path/to/val/dataset"

在训练或评估之前，用户可能需要根据实际情况修改配置文件中的参数，以满足不同需求。

SLidR Official PyTorch implementation of "Image-to-Lidar Self-Supervised Distillation for Autonomous Driving Data" 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/slid/SLidR