# 配置文件中的max_epochs=2, batch_size=1, num_workers=0# 上面三个参数按需更改,前期测试环境是否正常,可以按上面数字设置# 1. 只训练lidar数据集bashtools/dist_train.shprojects/BEVFusion/configs/only_lidar.py1# 2. lidar和相机数据共同训练## 2.1 预训练权重# 因为图像特征提取层配置的swin-transform...
BevFusion是一种基于鸟瞰图(Bird’s Eye View, BEV)的3D目标检测算法,它通过融合多源传感器数据(如激光雷达、相机等)实现高精度的3D目标检测。BevFusion算法的核心思想是将不同传感器数据投影到同一BEV空间,然后利用深度学习模型进行目标检测。 在使用BevFusion算法时,用户需要注意以下几个方面: 数据融合:确保不同传感...
conda create -n bevfusionmm3dpython=3.8 安装相关依赖 安装torch torchvision conda installpytorch==1.10.1torchvision==0.11.2torchaudio==0.10.1cudatoolkit=11.3 -c pytorch 安装mmdetection3d依赖 pip install -U openmim mim install mmengine mim install'mmcv>=2.0.0rc4'mim install'mmdet>=3.0.0' 安装m...
除以上纯激光雷达的模型之外,近期还涌现了一批多模态融合 (Multi-Modality Fusion)的方法,如 Range View 与 Bird's Eye View 两个视角融合的 AMVNet[10],Range-Point-Voxel 三表征融合的 RPVNet[9],以及融合了 2D 图像表征的 PMF[13] 等等。 基于Multi-Modality Fusion 的 3D 语义分割方法[10] 今年火热的...
BEVFusion (ICRA'2023) 室内 ImVoteNet (CVPR'2020) 室外 MinkUNet (CVPR'2019) SPVCNN (ECCV'2020) Cylinder3D (CVPR'2021) TPVFormer (CVPR'2023) 室内 PointNet++ (NeurIPS'2017) PAConv (CVPR'2021) DGCNN (TOG'2019) 2、获取MMDetection3D镜像 ...
bash tools/dist_test.sh projects/BEVFusion/configs/bevfusion_lidar-cam_voxel0075_second_secfpn_8xb4-cyclic-20e_nus-3d.py checkpoints/bevfusion_lidar-cam_voxel0075_second_secfpn_8xb4-cyclic-20e_nus-3d-5239b1af.pth 4 Reproduces the problem - command or script ...
在projects 中支持 BEVFusion 的训练 支持基于激光雷达的 3D 语义分割基准 安装 请参考快速入门文档进行安装。 教程 用户指南 训练& 测试 学习配置文件 坐标系 数据预处理 自定义数据预处理流程 在标注数据集上测试和训练 推理 在自定义数据集上进行训练 实用工具 进阶教程 数据集 KITTI 数据集 NuScenes 数据...
File "/home/liml24/anaconda3/envs/bevfusion/lib/python3.8/importlib/init.py", line 127, in import_module return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) File "", line 1014, in _gcd_import File "", line 991, in _find_and_load ...
我们在 SemanticKITTI 上构建了一个全面的点云语义分割基准,包括 Cylinder3D 、 MinkUNet 和 SPVCNN 方法。其中,改进后的 MinkUNetv2 在验证集上可以达到 70.3 mIoU 。我们还在 projects 中支持了 BEVFusion 的训练和全新的 3D 占有网格预测网络 TPVFormer 。更多关于3D感知的新功能正在进行中。请继续关注! 简介...
Support the training of BEVFusion in projects (#2558) Support lidar-based 3D Semantic Segmentation Benchmark (#2530, #2559) Support test-time augmentation for Segmentor (#2382) Support Minkowski ConvModule and Residual Block (#2528) Support the visualization of multi-view images in multi-modal ...