PCAccumulation 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

PCAccumulation 项目的目录结构如下：

PCAccumulation/
├── assets/
├── chamfer_distance/
├── configs/
├── dataset_toolbox/
├── libs/
├── models/
├── toolbox/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── main.py

目录介绍：

• assets/: 存放项目相关的静态资源文件。
• chamfer_distance/: 包含计算 Chamfer Distance 的相关代码。
• configs/: 存放项目的配置文件，包括 Waymo 和 nuScenes 数据集的配置文件。
• dataset_toolbox/: 包含数据集处理和工具箱的相关代码。
• libs/: 存放项目依赖的第三方库。
• models/: 存放项目的模型定义和实现代码。
• toolbox/: 包含项目的工具箱代码，如评估脚本等。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• main.py: 项目的启动文件。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 main.py。该文件负责加载配置、初始化模型、加载数据集并执行训练或评估任务。

主要功能：

• 加载配置文件: 通过 configs/ 目录下的配置文件加载项目的配置参数。
• 初始化模型: 根据配置文件初始化相应的模型。
• 加载数据集: 加载预处理的数据集，如 Waymo 和 nuScenes。
• 执行训练或评估: 根据配置文件中的 mode 参数，执行训练或评估任务。

使用示例：

python main.py configs/waymo/waymo.yaml 10 1 --misc mode=val --misc pretrain=checkpoints/waymo.pth --path dataset_base_local=$YOUR_DATASET_FOLDER

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件存放在 configs/ 目录下，主要包括 Waymo 和 nuScenes 数据集的配置文件。

配置文件结构：

• waymo.yaml: Waymo 数据集的配置文件。
• nuscene.yaml: nuScenes 数据集的配置文件。

配置文件内容：

配置文件中包含以下主要参数：

• 数据集路径: 指定数据集的存储路径。
• 模型参数: 定义模型的超参数，如学习率、批量大小等。
• 训练参数: 定义训练过程中的参数，如训练轮数、验证频率等。
• 评估参数: 定义评估过程中的参数，如评估指标、评估频率等。

使用示例：

# configs/waymo/waymo.yaml
dataset_base_local: $YOUR_DATASET_FOLDER
model:
  learning_rate: 0.001
  batch_size: 16
training:
  epochs: 100
  validation_frequency: 10
evaluation:
  metrics: [iou, recall, precision]
  frequency: 5

通过修改配置文件中的参数，可以灵活地调整项目的运行配置。