Disp R-CNN 项目安装与使用教程

1. 项目目录结构及介绍

disprcnn/
├── configs/
│   └── kitti/
├── data/
│   └── kitti/
│       └── object/
│           └── split_set/
├── disprcnn/
├── docs/
├── scripts/
├── tools/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── build_and_install.sh
├── environment.yaml
├── setup.py
└── visualize.ipynb

目录结构介绍

• configs/: 存放项目的配置文件，特别是针对KITTI数据集的配置文件。
• data/: 存放数据集文件，例如KITTI数据集的分割集。
• disprcnn/: 项目的主要代码实现目录。
• docs/: 存放项目的文档文件，例如训练和评估的文档。
• scripts/: 存放项目的脚本文件，用于执行各种任务。
• tools/: 存放项目的工具文件，可能包含一些辅助工具。
• .gitignore: Git忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被Git管理。
• LICENSE: 项目的许可证文件，本项目使用Apache-2.0许可证。
• README.md: 项目的README文件，包含项目的介绍、安装和使用说明。
• build_and_install.sh: 项目的构建和安装脚本。
• environment.yaml: 项目的Conda环境配置文件。
• setup.py: 项目的安装脚本。
• visualize.ipynb: Jupyter Notebook文件，用于可视化结果。

2. 项目启动文件介绍

build_and_install.sh

该脚本是项目的构建和安装脚本，用于安装项目的依赖和编译必要的组件。

sh build_and_install.sh

setup.py

该脚本是Python项目的安装脚本，用于安装Python包和依赖。

python setup.py install

visualize.ipynb

该文件是一个Jupyter Notebook文件，用于可视化项目的输出结果。

jupyter notebook visualize.ipynb

3. 项目的配置文件介绍

environment.yaml

该文件是Conda环境配置文件，定义了项目所需的Python环境和依赖包。

name: disprcnn
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.7
  - pytorch=1.2.0
  - ...

configs/kitti/

该目录下存放了针对KITTI数据集的配置文件，用于定义训练和评估的参数。

# 示例配置文件
model:
  type: disprcnn
  ...
data:
  dataset: kitti
  ...

通过以上步骤，您可以成功安装和配置Disp R-CNN项目，并开始进行3D对象检测任务。