StreamPETR 项目使用教程

StreamPETR 项目使用教程

StreamPETR [ICCV 2023] StreamPETR: Exploring Object-Centric Temporal Modeling for Efficient Multi-View 3D Object Detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StreamPETR

1. 项目目录结构及介绍

StreamPETR 项目的目录结构如下：

StreamPETR/
├── docs/
│   └── figs/
├── nusc_tracking/
├── projects/
├── tools/
├── LICENSE
└── README.md

目录结构介绍：

• docs/: 包含项目的文档文件，特别是 figs/ 目录下存放了文档中的图片资源。
• nusc_tracking/: 包含与 NuScenes 数据集相关的跟踪代码。
• projects/: 存放项目的核心代码和配置文件。
• tools/: 包含一些实用工具和脚本。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。

2. 项目的启动文件介绍

StreamPETR 项目的启动文件主要位于 tools/ 目录下。以下是一些关键的启动文件：

• tools/train.py: 用于训练模型的脚本。
• tools/test.py: 用于测试模型的脚本。
• tools/inference.py: 用于推理的脚本。

启动文件介绍：

• train.py: 该脚本用于启动训练过程，用户可以通过命令行参数指定训练的配置文件和数据集路径。
• test.py: 该脚本用于评估训练好的模型，用户可以指定模型文件和测试数据集路径。
• inference.py: 该脚本用于对新数据进行推理，用户可以指定模型文件和输入数据路径。

3. 项目的配置文件介绍

StreamPETR 项目的配置文件主要位于 projects/ 目录下。以下是一些关键的配置文件：

• projects/configs/default_config.py: 默认的配置文件，包含训练和推理的基本参数设置。
• projects/configs/custom_config.py: 用户自定义的配置文件，可以覆盖默认配置。

配置文件介绍：

• default_config.py: 该文件定义了项目的基本配置，包括数据集路径、模型参数、训练参数等。用户可以根据需要修改这些参数。
• custom_config.py: 该文件允许用户自定义配置，覆盖默认配置中的参数。用户可以根据具体的实验需求调整配置。

通过以上介绍，您可以更好地理解和使用 StreamPETR 项目。希望这篇教程对您有所帮助！

StreamPETR [ICCV 2023] StreamPETR: Exploring Object-Centric Temporal Modeling for Efficient Multi-View 3D Object Detection 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/StreamPETR