GLENet是一种新方法，它包含两部分：一是生成标签不确定性的网络，二是基于OpenPCDet0.5.2的概率检测器。该论文在Python3.6+PyTorch1.1及更高版本以及CUDA9.0以上的环境下测试，使用了spconv库的不同版本。为Kitti数据集创建信息并配置了相关设置。
论文：“GLENet:Boosting 3D Object Detectors with Generative Label Unsurement Estimation”，实现包括两个部分，1）用于生成标签不确定性的GLENet；2）基于[OpenPcdet 0.5.2]实现的概率检测器部分
- Linux Python 3.6+
- PyTorch 1.1 or higher (tested on PyTorch 1.1, 1,3,
1,5~1.10) - CUDA 9.0 or higher (PyTorch 1.3+ needs CUDA 9.2+)
- spconv v1.0 (commit 8da6f96) or spconv v1.2
cd GLENet;pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
python -m pcdet.datasets.kitti.kitti_dataset create_kitti_infos tools/cfgs/dataset_configs/kitti_dataset.yaml
KITTI数据目录结构
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