BEVFormer 使用与安装指南

BEVFormer 使用与安装指南

BEVFormer[ECCV 2022] This is the official implementation of BEVFormer, a camera-only framework for autonomous driving perception, e.g., 3D object detection and semantic map segmentation.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BEVFormer

项目概述

BEVFormer 是一个基于摄像头的自动驾驶感知框架,专为3D物体检测和语义地图分割设计。该框架利用时空变换器从多摄像头图像中学习鸟瞰(Bird's Eye View,简称BEV)表示方法。项目源自 ECCV 2022 的论文,其在nuScenes数据集上展示了优越性能,并且有一个增强版本(BEVFormer++)在Waymo Open Dataset的3D摄像头单模态检测挑战中排名第一。

目录结构及介绍

BEVFormer/
├── docs                   # 文档资料,包括论文解读、使用说明等
├── figs                  # 论文中使用的图表和示例图
├── projects               # 可能包含特定实验或应用的子项目
├── tools                 # 工具脚本,如数据预处理、模型训练辅助工具等
├── .gitignore            # Git忽略文件列表
├── LICENSE                # 开源许可证文件
├── README.md              # 主要的项目说明文档
├── configs                # 配置文件夹,包含不同实验设置
└── scripts                # 启动脚本或其他运行时需要的批处理脚本(可能未直接列出,但常见于类似项目)

注意: 具体文件夹名称和结构可能会有所调整,请参照实际仓库最新状态。

项目的启动文件介绍

启动文件通常位于 scripts 或是在 tools 文件夹内,虽然在这个引用内容中没有明确指出这些脚本的精确位置,但在类似的开源项目中,命令行执行的启动脚本可能包括训练模型、测试模型、数据预处理等任务。例如,对于训练一个模型,你可能会运行一个名为 train.py 的脚本,通过指定配置文件和其它命令行参数来定制训练过程:

python tools/train.py ${CONFIG_FILE} [--work-dir ${WORK_DIR}] [--gpu-ids ${GPU_IDS}]

其中 ${CONFIG_FILE} 指向具体的配置文件路径,${WORK_DIR} 定义了工作目录来保存训练结果,${GPU_IDS} 指定用于训练的GPU编号。

项目的配置文件介绍

配置文件是控制BEVFormer行为的核心,一般以 .py 结尾,存放在 configs 目录下。配置文件详细定义了模型架构、损失函数、优化器、数据集路径、训练与评估的参数等。一个典型的配置文件结构可能如下:

_base_ = '...'

model = dict(
    type='BEVFormer',
    backbone=dict(...),
    neck=dict(...),
    bbox_head=dict(...),
    ...

dataset_type = 'NuScenesDataset'
data_root = 'data/nuscenes/'
...
)

optimizer = dict(type='AdamW', lr=0.0001)
lr_config = dict(policy='step', step=[8, 11])
total_epochs = 12
evaluation = dict(interval=1, metric='bbox')

配置文件允许用户根据自己的需求进行修改,以适应不同的实验设定。


以上是根据BEVFormer项目基础信息构建的基本教程概览。具体操作细节和确切命令应参考项目仓库中的最新README文件和相关文档,因为实际开发过程中,文件结构和命令可能会有更新。

BEVFormer[ECCV 2022] This is the official implementation of BEVFormer, a camera-only framework for autonomous driving perception, e.g., 3D object detection and semantic map segmentation.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/BEVFormer

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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