UniAD 项目安装和配置指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UniAD 1. 项目基础介绍和主要编程语言
项目基础介绍
UniAD（Unified Autonomous Driving）是一个获得CVPR 2023最佳论文奖的自动驾驶算法框架。该项目采用规划导向的哲学，整合了感知、预测和规划等多个任务，旨在实现高性能的自动驾驶系统。
主要编程语言
该项目主要使用Python编程语言。
2. 项目使用的关键技术和框架
关键技术和框架
- BEVFormer: 用于生成鸟瞰图（BEV）特征。
- Motion Prediction: 用于预测物体的运动轨迹。
- Occupancy Prediction: 用于预测环境中的占用情况。
- Planning: 用于路径规划。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤
准备工作
在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：
- Python 3.7 或更高版本
- CUDA 10.2 或更高版本（如果使用GPU）
- Git
详细安装步骤
步骤1：克隆项目仓库
首先，使用Git克隆UniAD项目到本地：
git clone https://github.com/OpenDriveLab/UniAD.git
cd UniAD
步骤2：创建虚拟环境（可选）
为了隔离项目依赖，建议创建一个虚拟环境：
python -m venv uniad_env
source uniad_env/bin/activate # 在Windows上使用 `uniad_env\Scripts\activate`
步骤3：安装依赖
安装项目所需的Python依赖包：
pip install -r requirements.txt
步骤4：下载预训练模型（可选）
如果您想使用预训练模型进行评估或进一步训练，可以下载预训练模型并放置在UniAD/ckpts/目录下：
mkdir ckpts
# 下载预训练模型并放置在ckpts目录中
步骤5：配置文件
根据您的需求，编辑配置文件config.yaml。您可以修改load_from字段以指定预训练模型的路径，或者根据需要调整其他参数。
步骤6：运行项目
完成上述步骤后，您可以开始运行项目：
python uniad_e2e.py
结束语
通过以上步骤，您应该已经成功安装并配置了UniAD项目。如果您在安装过程中遇到任何问题，请参考项目的GitHub页面或相关文档获取更多帮助。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
