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sAP 的项目扩展与二次开发

2025-05-20 08:29:09作者:裘晴惠Vivianne

项目的基础介绍

sAP(Streaming Average Precision)是一个开源项目,旨在为流式感知任务提供一种高效的评价方法。该项目基于ECCV 2020的一篇论文《Towards Streaming Perception》,主要关注在实时在线检测、跟踪和预测任务中的性能评估。sAP利用了Argoverse-HD数据集,为自动驾驶系统中的感知任务提供了一种新的研究视角。

项目的核心功能

sAP的核心功能包括:

  • 离线检测
  • 流式(实时在线)检测
  • 流式跟踪与预测
  • 模拟流式检测、跟踪与预测
  • 无限GPU条件下的模拟流式检测、跟踪与预测
  • 流式评估
  • 单帧调度模拟器
  • 可视化辅助功能

项目使用了哪些框架或库?

该项目主要使用以下框架或库:

  • Python:作为主要的编程语言
  • mmdetection:用于实现多种不同的检测器
  • Argoverse-HD:提供数据集

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录如下:

  • dbcode:数据库相关代码
  • det:检测相关代码
  • doc:文档
  • exp:实验代码,包括各种任务的示例
  • forecast:预测相关代码
  • track:跟踪相关代码
  • util:实用工具代码
  • vis:可视化代码
  • .gitattributes:Git属性文件
  • .gitignore:Git忽略文件
  • LICENSE:项目许可证
  • README.md:项目说明文件
  • environment.yml:环境配置文件
  • setup.py:项目设置文件

对项目进行扩展或者二次开发的方向

  1. 增强检测算法:针对不同的场景和任务,优化或引入新的检测算法,以提高项目的性能。
  2. 扩展数据集支持:增加对其他数据集的支持,以适应更广泛的场景。
  3. 集成更多功能:集成如深度估计、语义分割等额外的感知功能,以实现更全面的自动驾驶感知系统。
  4. 优化实时性能:优化代码和算法,提高实时在线检测、跟踪和预测的效率。
  5. 可视化改进:增强可视化工具,提供更直观和详细的结果展示。
  6. 社区共建:吸引更多开发者参与项目,共同维护和优化代码,促进项目的可持续发展。
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