【亲测免费】 Lift-Splat-Shoot 项目教程

1. 项目目录结构及介绍

lift-splat-shoot/
├── img/
│   └── ...
├── src/
│   └── ...
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
└── main.py

• img/: 存放项目相关的图像文件。
• src/: 存放项目的源代码文件。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被 Git 追踪。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档，包含项目的概述、安装、使用等信息。
• main.py: 项目的启动文件，包含主要的逻辑和功能。

2. 项目的启动文件介绍

main.py

main.py 是 Lift-Splat-Shoot 项目的启动文件，负责项目的核心功能。以下是该文件的主要功能模块：

• 模型评估: 通过 eval_model_iou 函数评估模型的 IOU（Intersection over Union）性能。
• 预测可视化: 通过 viz_model_preds 函数可视化模型的预测结果。
• 数据检查: 通过 lidar_check 函数检查输入数据的正确性。
• 模型训练: 通过 train 函数训练模型，并使用 TensorBoard 监控训练过程。

3. 项目的配置文件介绍

Lift-Splat-Shoot 项目没有明确的配置文件，但可以通过命令行参数进行配置。以下是一些常用的配置参数：

• --modelf: 指定模型的路径。
• --dataroot: 指定数据集的根目录。
• --map_folder: 指定地图数据的文件夹路径。
• --viz_train: 是否可视化训练数据。
• --gpuid: 指定使用的 GPU ID。

例如，启动模型评估的命令如下：

python main.py eval_model_iou mini --modelf=MODEL_LOCATION --dataroot=NUSCENES_ROOT

通过这些配置参数，用户可以根据自己的需求灵活地配置和使用 Lift-Splat-Shoot 项目。