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网站被植入了js,国外开源建站系统,wordpress调整时间,山西山西省建设厅网站DAIR-V2X车路协同自动驾驶框架完整使用指南 【免费下载链接】DAIR-V2X 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DAIR-V2X 项目概述 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…DAIR-V2X车路协同自动驾驶框架完整使用指南【免费下载链接】DAIR-V2X项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/da/DAIR-V2X项目概述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。环境安装与配置依赖包安装项目基于mmdetection3d框架开发需要安装以下核心依赖mmdetection3d0.17.1 pypcd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系统架构与部署该架构图展示了完整的车路协同系统部署方案图(a)路口硬件部署包含摄像头、激光雷达、路侧单元等设备实现全方位环境感知图(b)自动驾驶车辆硬件架构集成多种传感器和计算单元图(c)激光雷达点云数据处理流程图(d)多传感器数据融合结果展示模型检查点准备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.pth模型评估实战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关键参数说明input数据集根目录路径output预测结果输出目录model模型类型可选veh_only、inf_only、late_fusion、early_fusiondataset数据集名称可选dair-v2x-v、dair-v2x-i、vic-sync、vic-asynck用于vic-async数据集的前帧数量pred_class评估的预测类别sensortype输入数据类型可选lidar、camera、multimodalityextended-range车辆中心坐标系下的感兴趣区域范围基准结果复现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详细说明ImageVehOnlyImvoxelNetVIC-SyncREADMEImageInfOnlyImvoxelNetVIC-SyncREADMEPointcloudVehOnlyPointPillarsVIC-SyncREADMEPointcloudInfOnlyPointPillarsVIC-SyncREADMEPointcloudLate-FusionPointPillarsVIC-SyncREADMEPointcloudEarly-FusionPointPillarsVIC-SyncREADMEPointcloudLate-FusionPointPillarsVIC-Async-1READMEPointcloudLate-FusionPointPillarsVIC-Async-2READMEPointcloudTCLFPointPillarsVIC-Async-2README核心功能模块使用数据集加载使用项目提供的数据加载器轻松加载DAIR-V2X数据集具体方法参考数据加载器文档可视化功能支持LiDAR和摄像头帧的可视化详细操作指南可视化文档自定义模型评估框架支持评估用户自定义的VIC3D目标检测模型参考自定义模型文档融合模块应用深入了解和使用融合模块请参考融合模块文档实用技巧与最佳实践内存优化合理配置GPU内存使用避免内存溢出数据预处理利用分布式数据加载加速训练过程模型选择根据具体场景选择合适的融合策略和模型架构性能监控实时监控训练进度和模型性能指标技术支持与资源官方文档docs/get_started.md配置示例configs/vic3d/数据处理工具tools/dataset_converter/DAIR-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。【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