3D-Point-Clouds 项目使用教程

3D-Point-Clouds 项目使用教程

3D-Point-Clouds 🔥3D点云目标检测&语义分割(深度学习)-SOTA方法,代码,论文,数据集等 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3D-Point-Clouds

1. 项目目录结构及介绍

3D-Point-Clouds/
├── 3D_Instance_Segmentation/
├── 3D_Object_Detection/
├── 3D_Semantic_Segmentation/
├── MOT/
├── SLAM/
├── dataset/
├── others/
├── practice/
├── .gitignore
├── LICENSE
└── README.md

目录结构介绍

• 3D_Instance_Segmentation/: 包含3D实例分割的相关代码和资源。
• 3D_Object_Detection/: 包含3D目标检测的相关代码和资源。
• 3D_Semantic_Segmentation/: 包含3D语义分割的相关代码和资源。
• MOT/: 包含多目标跟踪的相关代码和资源。
• SLAM/: 包含SLAM（同时定位与地图构建）的相关代码和资源。
• dataset/: 包含项目使用的数据集和数据处理脚本。
• others/: 包含其他辅助工具和资源。
• practice/: 包含实践和实验代码。
• .gitignore: Git忽略文件配置。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。

2. 项目启动文件介绍

项目的主要启动文件通常位于各个子目录中，具体取决于你想要运行的功能模块。以下是一些常见的启动文件示例：

3D_Object_Detection/

• main.py: 3D目标检测的主启动文件，包含训练和测试的入口。

3D_Semantic_Segmentation/

• train.py: 3D语义分割的训练启动文件。
• test.py: 3D语义分割的测试启动文件。

MOT/

• run_mot.py: 多目标跟踪的启动文件。

SLAM/

• slam_main.py: SLAM功能的主启动文件。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常用于设置运行时的参数和环境配置。以下是一些常见的配置文件示例：

3D_Object_Detection/

• config.yaml: 包含3D目标检测的配置参数，如数据路径、模型参数、训练参数等。

3D_Semantic_Segmentation/

• params.json: 包含3D语义分割的配置参数，如数据集路径、模型超参数等。

MOT/

• mot_config.ini: 包含多目标跟踪的配置参数，如传感器配置、跟踪算法参数等。

SLAM/

• slam_params.cfg: 包含SLAM功能的配置参数，如传感器配置、地图构建参数等。

通过这些配置文件，用户可以方便地调整项目的运行参数，以适应不同的环境和需求。

3D-Point-Clouds 🔥3D点云目标检测&语义分割(深度学习)-SOTA方法,代码,论文,数据集等 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/3d/3D-Point-Clouds