Python:使用Anaconda创建一个新的Python环境,推荐使用Python 3.8版本。 conda create -n bevfusion python=3.8 PyTorch:安装与您的CUDA版本兼容的PyTorch。在创建的新环境中,使用pip安装指定版本的PyTorch。 pip install torch==1.8.0+cu111 torchvision==0.9.0+cu111 torchaudio===0.8.0 -f https://download.pyt...
4. 根据setup.py进行配置, 这里会安装mmdet3d包 下载源码运行setup.py,强烈建议直接拉取本人的仓库代码,原作者代码仓库已更新,此帖不适配 拉取源码 # 本人仓库拉取源码gitclonehttps://gitee.com/linClubs/bevfusion.git# 拉取官方源码gitclonehttps://github.com/mit-han-lab/bevfusion.git 运行setup.py pip...
由于mit-han-lab/bevfusion中的配置文件是yaml格式,比较绕, 目前mmdetection3d也支持了BEVFusion,本文直接使用mmdet3d项目验证BEVFusion 1 ENV ubuntu20.04,cuda-11.3, cudnn-8.6,torch-1.10.0, mmdet3d-1.3.0+ 只验证了上面的环境,其他版本自行测试, 不想折腾请直接抄作业 # 0 安装依赖sudoaptinstallwgetgitg++...
MIT Bevfusion 是一种基于深度学习的三维重建技术,它可以将多 个视角的二维图像融合成一个高质量的三维模型。这种技术的原理 是通过深度学习算法,将多个视角的图像进行特征提取和匹配,然 后将匹配的图像进行融合,最终生成一个高质量的三维模型。 在MIT Bevfusion 中,深度学习算法是关键。该算法使用卷积神经 网络(CNN...
BEVFusion(MIT)环境部署详解 一、引言 BEVFusion(Boundary-Evolving View Fusion)是MIT团队开发的一种用于多视图3D目标检测的算法。该算法通过融合多个摄像头的视图信息,实现对车辆周围环境的感知与理解。为了充分发挥BEVFusion的性能,我们需要为其搭建一个合适的环境。本文将详细介绍BEVFusion的环境部署过程,帮助读者快速...
MIT Bevfusion 是一种基于深度学习的三维重建技术,它可以将多 个视角的二维图像融合成一个高质量的三维模型。这种技术的原理 是通过深度学习算法,将多个视角的图像进行特征提取和匹配,然 后将匹配的图像进行融合,最终生成一个高质量的三维模型。 在MIT Bevfusion 中,深度学习算法是关键。该算法使用卷积神经 网络(CNN...
二、MIT Bevfusion环境安装(Docker方式) Docker安装 首先,我们需要安装Docker。Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。具体安装过程请参考Docker官方文档。 MIT Bevfusion Docker镜像拉取 在Docker安装完成后,我们...
BEVFusion能够将多源传感器数据融合到鸟瞰视图(Bird’s Eye View, BEV)中,从而提供更丰富的环境信息。在MIT-BEVFusion系列文章中,我们已经详细探讨了BEVFusion的原理和实现方法。然而,在实际部署中,如何优化BEVFusion的性能和效率,尤其是在GPU(如NVIDIA的CUDA环境)上,成为了一个重要的挑战。 本文将聚焦于CUDA加速下...