map NDS mmdet3d
时间: 2025-03-09 16:12:35 浏览: 37
### 集成 mmdet3d 框架到 NDS 项目
为了在 nuScenes 数据集上使用 MMDetection3D (mmdet3d),需要完成几个关键配置和设置。MMDetection3D 是一个用于三维目标检测的强大工具箱,支持多种传感器输入并提供丰富的模型实现。
#### 安装依赖项
首先安装必要的 Python 库来构建环境:
```bash
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.9/index.html
pip install mmdet3d
```
这些命令会下载最新版本的 MMCV 和 MMDetection3D[^1]。
#### 准备数据集
nuScenes 数据集结构复杂,因此建议按照官方文档说明准备数据文件夹。通常情况下,这涉及解压原始数据包并将图像、LiDAR 扫描和其他元数据放置于指定路径下。对于训练过程而言,还需要转换标注信息至适合 mmdet3d 处理的形式。
#### 修改配置文件
创建或编辑现有的 PyTorch 训练脚本中的配置部分,以适应 nuScenes 特定需求。具体来说,调整 `data` 字典内的参数,指明数据加载器应读取哪些字段以及如何预处理样本;同时定义损失函数、优化策略等超参设定。
```yaml
model = dict(
type='VoteNet',
backbone=dict(type='PointNet2SASSG'),
...
)
data = dict(
samples_per_gpu=8,
workers_per_gpu=4,
train=dict(
type='NuScenesDataset',
data_root='./nuscenes/',
ann_file='./nuscenes_infos_train.pkl'
),
val=dict(...),
test=dict(...)
)
```
上述代码片段展示了如何为 VoteNet 架构定制化 nuScenes 数据源的相关选项。
#### 开始训练与评估
一切就绪之后,可以通过简单的调用来启动实验流程:
```python
from mmdet.apis import set_random_seed, init_detector, inference_detector, show_result_meshlab
import os.path as osp
config_file = 'configs/votenet/votenet_8x4_scannet-3d-18class.py'
checkpoint_file = './checkpoints/latest.pth'
# 初始化模型实例
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
# 设置随机种子确保可重复性
set_random_seed(0, deterministic=True)
# 运行推理得到预测结果
result = inference_detector(model, point_cloud_path)
# 可视化输出
show_result_meshlab(result, out_dir='results')
```
此段Python代码演示了基于已保存权重文件执行推断的过程,并将最终可视化成果存储下来供后续分析之用。
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