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网站建设与管理教程视频,网站logo如何做清晰,中国企业有哪些,青岛网站推广怎么选DAIR-V2X车路协同自动驾驶框架完整入门指南 【免费下载链接】DAIR-V2X 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DAIR-V2X DAIR-V2X是由清华大学智能产业研究院开发的开源车路协同自动驾驶框架#xff0c;为研究人员提供完整的数据集、算法实现和评估工具链。该项…DAIR-V2X车路协同自动驾驶框架完整入门指南【免费下载链接】DAIR-V2X项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DAIR-V2XDAIR-V2X是由清华大学智能产业研究院开发的开源车路协同自动驾驶框架为研究人员提供完整的数据集、算法实现和评估工具链。该项目包含71,254帧图像和点云数据支持车辆端与路侧端的协同感知是自动驾驶领域的重要基础设施。 快速环境搭建教程核心依赖安装项目基于mmdetection3d框架开发需要安装以下核心依赖mmdetection3d0.17.1pypcd首先按照官方指南安装mmdetection3d框架确保版本为0.17.1。对于pypcd包由于与Python3兼容性问题需要手动安装修改版本git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DAIR-V2X cd DAIR-V2X python setup.py develop数据集准备步骤下载DAIR-V2X-C数据集并按照以下结构组织cooperative-vehicle-infrastructure/ ├── infrastructure-side/ │ ├── image/{id}.jpg │ ├── velodyne/{id}.pcd │ ├── calib/ │ │ ├── camera_intrinsic/{id}.json │ │ ├── virtuallidar_to_world/{id}.json │ │ └── virtuallidar_to_camera/{id}.json │ ├── label/ │ │ ├── camera/{id}.json │ │ └── virtuallidar/{id}.json │ └── data_info.json ├── vehicle-side/ │ ├── image/{id}.jpg │ ├── velodyne/{id}.pcd │ ├── calib/ │ │ ├── camera_intrinsic/{id}.json │ │ ├── lidar_to_camera/{id}.json │ │ ├── lidar_to_novatel/{id}.json │ │ └── novatel_to_world/{id}.json │ ├── label/ │ │ ├── camera/{id}.json │ │ └── lidar/{id}.json │ └── data_info.json └── cooperative/ ├── label_world/{id}.json └── data_info.json创建数据集符号链接cd ${dair-v2x_root}/dair-v2x mkdir ./data/DAIR-V2X ln -s ${DAIR-V2X-C_DATASET_ROOT}/cooperative-vehicle-infrastructure ./data/DAIR-V2X 系统架构深度解析该架构图展示了完整的车路协同系统部署方案硬件部署层次组件类型数量功能描述路侧单元(RSU)4个负责车路通信和数据交互摄像头8个多角度环境感知激光雷达4个三维点云数据采集信号机柜2个内置计算单元处理交通信号数据处理流程感知层路侧和车载传感器采集环境数据传输层通过V2X通信实现低延迟数据交互计算层边缘计算处理实时交通事件决策层车辆根据路侧指令生成安全决策 模型评估实战教程基础评估命令使用以下命令进行晚期融合点云模型的评估cd ${dair_v2x_root} cd v2x bash scripts/eval_lidar_late_fusion_pointpillars.sh 0 late_fusion 2 0 100详细评估配置或者使用完整的Python命令进行更精细的控制rm -r ./cache cd v2x DATA../data/DAIR-V2X/cooperative-vehicle-infrastructure OUTPUT../cache/vic-late-lidar rm -r $OUTPUT rm -r ../cache mkdir -p $OUTPUT/result mkdir -p $OUTPUT/inf/lidar mkdir -p $OUTPUT/veh/lidar python eval.py \ --input $DATA \ --output $OUTPUT \ --model late_fusion \ --dataset vic-async \ --k 2 \ --split val \ --split-data-path ../data/split_datas/cooperative-split-data.json \ --inf-config-path ../configs/vic3d/late-fusion-pointcloud/pointpillars/trainval_config_i.py \ --inf-model-path ../configs/vic3d/late-fusion-pointcloud/pointpillars/vic3d_latefusion_inf_pointpillars_596784ad6127866fcfb286301757c949.pth \ --veh-config-path ../configs/vic3d/late-fusion-pointcloud/pointpillars/trainval_config_v.py \ --veh-model-path ../configs/vic3d/late-fusion-pointcloud/pointpillars/vic3d_latefusion_veh_pointpillars_a70fa05506bf3075583454f58b28177f.pth \ --device 0 \ --pred-class car \ --sensortype lidar \ --extended-range 0 -39.68 -3 100 39.68 1 基准性能结果展示项目提供了多种模态和融合策略的预训练模型检查点模态融合策略模型数据集AP-3DAP-BEVImageVehOnlyImvoxelNetVIC-Sync9.1310.96ImageLate-FusionImvoxelNetVIC-Sync18.7724.85PointcloudVehOnlyPointPillarsVIC-Sync48.0652.24PointcloudLate-FusionPointPillarsVIC-Sync56.0662.06 实用技巧与最佳实践内存优化策略合理配置GPU内存使用避免内存溢出利用分布式数据加载加速训练过程根据场景需求选择合适的融合策略故障排除指南常见问题及解决方案依赖包冲突确保使用指定版本的mmdetection3d数据集路径错误检查符号链接是否正确创建模型加载失败验证预训练模型文件路径 核心功能模块详解数据集加载器使用项目提供的数据加载器轻松加载DAIR-V2X数据集支持多种数据格式和标注类型。可视化工具支持LiDAR和摄像头帧的可视化提供丰富的显示选项和交互功能。融合模块应用支持多种融合策略包括早期融合、晚期融合和中间融合满足不同场景需求。️ 开发资源整合官方文档路径入门指南docs/get_started.md数据转换工具tools/dataset_converter/配置示例configs/vic3d/模型检查点下载预训练模型检查点并放置在指定目录configs/vic3d/late-fusion-pointcloud/pointpillars/ ├── trainval_config_i.py ├── vic3d_latefusion_inf_pointpillars_596784ad6127866fcfb286301757c949.pth ├── trainval_config_v.py └── vic3d_latefusion_veh_pointpillars_a70fa05506bf3075583454f58b28177f.pthDAIR-V2X框架为车路协同自动驾驶研究提供了强大的技术支撑帮助研究人员快速开展算法开发和实验验证。通过本指南您将能够快速上手并充分利用该框架的各项功能。【免费下载链接】DAIR-V2X项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DAIR-V2X创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考