3DSSD：基于点的3D单阶段对象检测器安装与使用指南

1. 目录结构及介绍

3DSSD项目采用清晰的组织结构来确保易于理解和维护。以下是对主要目录的简介：

• configs：包含了所有模型配置文件，如网络架构、训练参数等。
• docs: 文档说明，可能包括API文档或额外的指导信息。
• lib: 核心库文件，分为多个子目录，如数据预处理(data_preprocessor.py)、训练器(trainer.py)、评估器(evaluator.py)和测试器(tester.py)。
• mayavi: 可能用于3D可视化相关的代码或依赖。
• scripts: 如果存在，通常包含一键式脚本或辅助运行任务的脚本。
• .gitignore: 控制哪些文件不应被Git版本控制系统追踪。
• LICENSE: 许可证文件，声明了项目使用的版权协议（MIT许可证）。
• README.md: 项目概述，快速入门指南和重要信息。
• requirements.txt: 列出了项目运行所需的Python包及其版本。

2. 项目启动文件介绍

在3DSSD项目中，没有直接的“启动文件”，但有几个关键脚本用于核心操作：

• train.py: 未直接提供，但在lib/core/trainer.py中定义了训练逻辑，通过配置文件启动模型训练。
• test.py 或类似命名的脚本通常用于模型的推理和测试，但在该具体路径下以功能脚本形式存在，如通过lib/core/tester.py实现。
• evaluate.py: 类似地，评估模型性能的脚本，对应于lib/core/evaluator.py。

启动流程主要通过命令行指定配置文件和操作（如训练、测试或评估）来进行。

3. 配置文件介绍

配置文件位于configs目录下，每个子目录对应不同的模型配置或实验设置，例如kitti子目录下的3dssd.yaml是针对KITTI数据集的3DSSD模型配置。配置文件通常包含以下部分：

• DATASET: 指定数据集类型、类别列表、数据路径和分割列表。
• NETWORK: 包括模型的网络结构细节。
• TRAIN: 包含训练设置，如批量大小、GPU数量、是否从头开始训练或者加载预训练模型的路径。
• TEST: 有关测试模式的参数，如批次大小和结果保存位置。
• INFERENCE: 如有，会指示如何进行模型推理。

示例配置解析:

一个典型的配置文件将会指明模型的架构细节、训练和验证的数据分割、批处理尺寸、优化器选择、学习率策略等。例如，指定BATCH_SIZE和GPU_NUM来控制训练时的并行度，以及RESTORE_MODEL_PATH在进行模型恢复和测试时使用。

为了启动训练，您会在命令行中调用类似于以下的命令：

python lib/core/trainer.py --cfg configs/kitti/3dssd/3dssd.yaml

配置文件的每一项都是项目定制化的关键，允许用户根据自己的需求调整模型训练和评估的参数。务必仔细阅读配置文件注释以理解各参数的意义，并据此进行调整。