mmdetection3d的bevfusion可视化

### mmdetection3d BEVFusion 可视化实现方法 BEVFusion 是一种基于鸟瞰图（Bird's Eye View, BEV）的多模态融合技术，用于处理激光雷达和相机数据的联合特征提取与目标检测。为了对 BEVFusion 的结果进行可视化，可以按照以下方式操作： #### 1. 数据准备 在开始之前，需确保已准备好 NuScenes 数据集，并将其存储路径设置为 `mmdetection3d` 中指定的位置。如果仅希望测试少量样本，则可将配置文件中的版本号由 `v1.0-trainval` 修改为 `v1.0-mini`[^3]。 此外，在运行任何脚本前，请确认预训练模型已被成功下载至 `/mmdetection/checkpoints` 文件夹下。对于 SMOKE 模型而言，其对应的权重文件应命名为类似于 `smoke_dla34_pytorch_dlaneck_gn-all_8x4_6x_kitti-mono3d.pth`[^1]。 #### 2. 安装依赖项 确保安装了最新版的 MMDetection3D 和其他必要的 Python 库。可以通过执行以下命令完成环境搭建： ```bash pip install mmcv-full==latest+torch.cuda_version torchvision torchaudio -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cuda_version/torch_version/index.html pip install openmim mim install mmdet3d ``` #### 3. 配置文件调整 进入项目根目录下的 `configs/bevfusion` 路径，找到适用于当前任务的具体配置文件（如 `bevfusion_fpn_r50-dcn_lidar-cam_nus.py`）。在此基础上修改输入参数以适配本地实验条件。 #### 4. 编写可视化脚本 编写一段简单的 Python 脚本来加载模型并对单张图像或点云序列实施推理过程。以下是针对 BEVFusion 结果可视化的代码片段示例： ```python from mmdet3d.apis import init_detector, inference_detector import numpy as np import cv2 # 初始化模型实例 config_file = 'configs/bevfusion/bevfusion_fpn_r50-dcn_lidar-cam_nus.py' checkpoint_file = '/path/to/pretrained_model.pth' # 替换为实际路径 model = init_detector(config_file, checkpoint=checkpoint_file, device='cuda:0') # 加载测试图片及LiDAR扫描帧 image_path = 'demo/data/nuscenes/sample_image.jpg' lidar_path = 'demo/data/nuscenes/sample_pointcloud.pcd' img = cv2.imread(image_path) # 执行推断 result, _ = inference_detector(model, img, lidar_path=lidar_path) # 提取预测边界框信息 bboxes = result['boxes_3d'] scores = result['scores_3d'] # 绘制矩形标注于原图之上 for i in range(len(bboxes)): bbox = bboxes[i].corners.numpy().astype(np.int32).reshape(-1, 2) score = scores[i] if score > 0.3: # 设置阈值过滤低可信度对象 color = (0, 255, 0) # 绿色表示高概率区域 thickness = 2 for j in range(4): # 连接顶点形成闭合轮廓线 start_point = tuple(bbox[j]) end_point = tuple(bbox[(j + 1) % 4]) cv2.line(img, start_point, end_point, color=color, thickness=thickness) # 显示最终效果图 cv2.imshow('Visualization', img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述程序通过调用 OpenMMLab 提供的标准接口完成了从加载预定义网络结构到渲染三维物体位置标记的整体流程[^2]。 --- ###