sAP 的项目扩展与二次开发

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。