OpenPCDet 开源项目教程【openpcdet】

1. 项目目录结构及介绍

OpenPCDet 的目录结构如下：

OpenPCDet/
├── config/        # 存放配置文件
├── data/          # 数据集存放和处理模块
├── lib/           # 核心库，包括模型组件、损失函数等
│   ├── models     # 网络模型定义
│   ├── ops         # 特殊操作集合，如CUDA加速代码
│   ├── metrics     # 评估指标
│   └── utils       # 工具函数
├── tools/         # 实用脚本和命令行接口
├── examples/      # 示例代码
└── experiments/   # 存放实验结果

• config/: 存放所有模型的配置文件，定义了模型结构和训练参数。
• data/: 包含数据集的加载器，数据预处理脚本，以及用于不同数据集的配置文件。
• lib/: 项目的核心代码库，包含了网络模型定义、操作、评估指标以及各种工具函数。
  • models/: 各种3D检测模型的定义，如backbone和head等。
  • ops/: 包含用于模型计算的自定义操作。
  • metrics/: 提供不同的评估标准，如IoU计算等。
  • utils/: 提供一些辅助功能，如日志记录、可视化等。
• tools/: 包含训练、测试、可视化等命令行工具。
• examples/: 示例代码，展示了如何使用OpenPCDet进行训练和验证。
• experiments/: 存储实验结果和模型权重。

2. 项目的启动文件介绍

主要的启动文件位于 tools 目录下，例如：

• train.py: 用于训练模型，通过配置文件指定模型、数据集和训练参数。
• test.py: 运行测试，可以用来评估模型性能或可视化工具有无标签的数据。
• demo.py: 快速演示，用于使用预训练模型对自定义数据进行预测。

这些脚本都接受命令行参数，例如：

python train.py --cfg configs/my_model.yaml --gpu_ids 0
python test.py --cfg configs/my_model.yaml --ckpt saved_models/my_model.pth --eval
python demo.py --cfg configs/my_model.yaml --path ./my_data.pcd --ckpt saved_models/my_model.pth

在实际使用时，你需要根据自己的需求调整相应的配置文件路径(--cfg)和模型权重(--ckpt)。

3. 项目的配置文件介绍

config/ 目录下的 YAML 文件定义了模型的架构和训练参数。例如：

model:
  type: my_model  # 模型类型，需与lib/models中的模块名一致
  num_classes: 80  # 类别数
  input_channels: 4  # 输入特征通道数

backbone:
  type: SECOND  # 使用的backbone类型，如PointNet++或SECOND

neck:
  type: PillarFeatureNet  # 使用的neck类型，如PillarFeatureNet

head:
  type:我的检测头  # 自定义检测头，需与lib/models/dense_head中定义的名字一致

train_cfg:
  dataset:
    name: Kitti  # 训练用的数据集
    root_path: /path/to/kitti  # 数据集根路径
    ann_file_path: ./kitti/training/labels  # 标签文件路径
    data_aug: true  # 是否使用数据增强

test_cfg:
  dataset:
    name: Kitti  # 测试用的数据集
    root_path: /path/to/kitti  # 数据集根路径
    ann_file_path: ./kitti/testing/labels  # 标签文件路径
  nmsThr: 0.1  # NMS阈值

optimizer:
  type: adamW  # 优化器类型
  lr: 0.001  # 初始学习率
  weight_decay: 0.01  # 权重衰减

total_epochs: 200  # 总训练轮数
batch_size: 16  # 每个GPU上的批大小
lr_steps: [80, 120]  # 学习率衰减步点
gamma: 0.1  # 学习率衰减因子

配置文件通常分为模型部分(model)，训练配置(train_cfg)和测试配置(test_cfg)，涵盖从基础架构到训练细节的所有设置。根据特定模型和实验需求，你可以修改这些配置以适应你的任务。