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SphereFormer 项目使用教程

2024-09-26 01:50:01作者:温玫谨Lighthearted

1. 项目目录结构及介绍

SphereFormer 项目的目录结构如下:

SphereFormer/
├── config/
│   ├── nuscenes/
│   ├── semantic_kitti/
│   └── waymo/
├── data/
│   ├── nuscenes_preprocess_infos.py
│   └── waymo_to_semanticKITTI/
├── detection/
├── figs/
├── model/
├── third_party/
│   └── SparseTransformer/
├── util/
├── .gitignore
├── .gitmodules
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
└── train.py

目录结构介绍:

  • config/: 包含不同数据集的配置文件,如 nuScenes、SemanticKITTI 和 Waymo。
  • data/: 数据预处理脚本和数据集转换脚本。
  • detection/: 用于物体检测的相关文件。
  • figs/: 可能包含项目中使用的图表或图像。
  • model/: 包含模型的定义和实现。
  • third_party/: 包含第三方库,如 SparseTransformer。
  • util/: 包含项目中使用的各种实用工具和辅助函数。
  • .gitignore: Git 忽略文件列表。
  • .gitmodules: Git 子模块配置文件。
  • README.md: 项目介绍和使用说明。
  • LICENSE: 项目许可证文件。
  • requirements.txt: 项目依赖库列表。
  • train.py: 项目的启动文件,用于训练模型。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 train.py,该文件用于训练模型。以下是 train.py 的基本使用方法:

python train.py --config [CONFIG_PATH]

其中 [CONFIG_PATH] 是配置文件的路径,例如:

python train.py --config config/nuscenes/nuscenes_unet32_spherical_transformer.yaml

主要功能:

  • 训练模型: 根据指定的配置文件进行模型训练。
  • 验证模型: 可以通过修改配置文件中的参数进行模型验证。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件位于 config/ 目录下,针对不同的数据集有不同的配置文件。以下是配置文件的基本结构和内容:

示例配置文件 (config/nuscenes/nuscenes_unet32_spherical_transformer.yaml)

data_root: "/path/to/nuscenes"
data_path: "/path/to/nuscenes/v1.0-trainval"
save_dir: "/path/to/save/results"
model:
  type: "SphereFormer"
  params:
    ...
train:
  batch_size: 4
  learning_rate: 0.001
  epochs: 50
val:
  use_tta: True
  vote_num: 5

配置文件主要内容:

  • data_root: 数据集的根目录。
  • data_path: 数据集的具体路径。
  • save_dir: 保存训练结果的目录。
  • model: 模型的配置,包括模型类型和参数。
  • train: 训练相关的配置,如批量大小、学习率和训练轮数。
  • val: 验证相关的配置,如是否使用测试时增强(TTA)和投票次数。

通过修改这些配置文件,可以调整模型的训练和验证行为。

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