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voxelnet.yaml

时间: 2024-12-26 21:12:34 浏览: 25

### VoxelNet YAML 配置文件示例对于VoxelNet及其改进版本CenterPoint，配置文件通常位于`tools/cfgs/`目录下。以Nuscenes数据集上的动态点pillar中心点模型为例，其配置文件路径为`tools/cfgs/nuscenes_models/cbgs_dyn_pp_centerpoint.yaml`[^1]。 #### 主要参数说明 - **CLASS_NAMES**: 定义了检测的目标类别名称列表。 ```yaml CLASS_NAMES: ['car', 'pedestrian'] ``` - **POINT_CLOUD_RANGE**: 设置点云的空间范围(x_min, y_min, z_min, x_max, y_max, z_max)，用于裁剪输入点云。 ```yaml POINT_CLOUD_RANGE: [-50, -50, -5, 50, 50, 3] ``` - **VOXEL_SIZE**: 设定点云体素化时使用的体素大小(dx, dy, dz)。 ```yaml VOXEL_SIZE: [0.2, 0.2, 8] ``` - **MAX_POINTS_PER_VOXEL**: 单个体素内最多容纳的点数。 ```yaml MAX_POINTS_PER_VOXEL: 5 ``` - **MODEL**: 描述整个网络架构的具体设置，包括但不限于backbone_3d、neck以及head部分。 ```yaml MODEL: NAME: 'PVRCNN' BACKBONE_3D_NAME: 'VoxelResBackBone8x' NECK_NAME: 'HeightCompression' HEAD_NAME: 'AnchorHeadSingle' ``` 这些参数共同决定了如何处理原始LiDAR点云数据并将其转换成适合神经网络训练的形式。通过调整上述参数可以优化模型的表现力和计算效率[^2]。 ```python import yaml with open('tools/cfgs/nuscenes_models/cbgs_dyn_pp_centerpoint.yaml') as file: config = yaml.safe_load(file) print(config['CLASS_NAMES']) ```

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