bevfusion测试
时间: 2025-01-02 18:41:41 浏览: 90
### 如何进行 BevFusion 测试
#### 准备工作
为了顺利执行BevFusion测试,需先完成环境配置与数据集准备。依据NVIDIA官方文档指导来设置开发环境,并确保安装了必要的依赖库和工具链[^1]。
#### 加载预训练模型
加载预先训练好的BevFusion模型对于快速启动测试至关重要。通常情况下,在OpenPCDet框架下支持多种方式加载权重文件。可以通过指定路径读取`.pth`格式的参数文件实现模型初始化:
```python
from pcdet.models import build_network
model = build_network(model_cfg=model_config, num_class=num_classes, dataset=dataset)
model.load_params_from_file(filename='path_to_pretrained_model.pth', logger=logger, to_cpu=True)
```
#### 数据输入处理
在实际应用中,传感器采集到的数据需要经过一系列预处理才能被送入网络中。这包括但不限于点云裁剪、图像缩放等操作。针对多模态数据源(如摄像头+激光雷达),还需同步时间戳以保证一致性[^3]。
#### 执行推理过程
当一切就绪后,即可调用前向传播函数来进行预测计算。此过程中应注意控制batch size大小以便于适应硬件资源限制;同时记录每次迭代耗时有助于后续性能评估。
```python
with torch.no_grad():
pred_dicts, _ = model(batch_dict)
```
#### 结果可视化展示
最后一步是对输出结果做适当转换使其更直观易懂。比如绘制检测框边界线、标注类别名称等辅助理解最终效果。利用matplotlib或其他绘图库可轻松达成目的。
```python
import matplotlib.pyplot as plt
for i in range(len(pred_dicts)):
fig, ax = plt.subplots()
draw_bounding_boxes(ax=ax, predictions=pred_dicts[i])
plt.show()
```
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