使用OpenPCDet训练与测试Transformer模型:如何加载自己的数据集

2024-06-08 23:04

本文主要是介绍使用OpenPCDet训练与测试Transformer模型:如何加载自己的数据集,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

引言

Transformer架构因其强大的序列处理能力和长距离依赖捕捉能力,在自然语言处理领域取得了巨大成功。近年来,这一架构也被引入3D物体检测领域,如Voxel Transformer等,显著提升了模型在复杂场景下的检测性能。OpenPCDet整合了多种先进的检测模型,包括基于Transformer的架构,为用户提供了丰富的选择。

环境搭建与数据准备

  1. 安装OpenPCDet: 确标Python环境,确保安装PyTorch及OpenPCDet。克隆仓库后,执行依赖安装。

    参考:安装、测试和训练OpenPCDet:一篇详尽的指南

  2. nuScenes数据集: 从官方网站下载数据集,包含LiDAR、相机图像、雷达等多模态数据,为训练和评估准备。存放到相应的路径。

​        参考:nuscenes生成数据信息info

模型训练
python train.py --cfg_file ./cfgs/nuscenes_models/transfusion_lidar.yaml
模型测试
python test.py --cfg_file ./cfgs/nuscenes_models/transfusion_lidar.yaml --batch_size 4 --ckpt ../checkpoints_office/cbgs_transfusion_lidar.pth
mAP: 0.5563
mATE: 0.3980
mASE: 0.4401
mAOE: 0.4530
mAVE: 0.4337
mAAE: 0.3143
NDS: 0.5743
Per-class results:
Object Class AP ATE ASE AOE AVE AAE
car 0.908 0.172 0.156 0.119 0.110 0.065
truck 0.771 0.151 0.145 0.018 0.092 0.014
bus 0.995 0.146 0.082 0.025 0.609 0.311
trailer 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
construction_vehicle 0.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000
pedestrian 0.933 0.123 0.250 0.311 0.208 0.125
motorcycle 0.643 0.182 0.260 0.368 0.051 0.000
bicycle 0.510 0.150 0.181 0.237 0.401 0.000
traffic_cone 0.805 0.056 0.327 nan nan nan
barrier 0.000 1.000 1.000 1.000 nan nan
2024-06-06 18:13:44,866 INFO ----------------Nuscene detection_cvpr_2019 results-----------------
***car error@trans, scale, orient, vel, attr | AP@0.5, 1.0, 2.0, 4.0
0.17, 0.16, 0.12, 0.11, 0.07 | 82.63, 91.75, 93.79, 94.97 | mean AP: 0.907864441295618
***truck error@trans, scale, orient, vel, attr | AP@0.5, 1.0, 2.0, 4.0
0.15, 0.14, 0.02, 0.09, 0.01 | 73.73, 75.99, 78.95, 79.56 | mean AP: 0.7705777235003457
***construction_vehicle error@trans, scale, orient, vel, attr | AP@0.5, 1.0, 2.0, 4.0
1.00, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00 | 0.00, 0.00, 0.00, 0.00 | mean AP: 0.0
***bus error@trans, scale, orient, vel, attr | AP@0.5, 1.0, 2.0, 4.0
0.15, 0.08, 0.02, 0.61, 0.31 | 99.49, 99.49, 99.49, 99.49 | mean AP: 0.9949294532627868
***trailer error@trans, scale, orient, vel, attr | AP@0.5, 1.0, 2.0, 4.0
1.00, 1.00, 1.00, 1.00, 1.00 | 0.00, 0.00, 0.00, 0.00 | mean AP: 0.0
***barrier error@trans, scale, orient, vel, attr | AP@0.5, 1.0, 2.0, 4.0
1.00, 1.00, 1.00, nan, nan | 0.00, 0.00, 0.00, 0.00 | mean AP: 0.0
***motorcycle error@trans, scale, orient, vel, attr | AP@0.5, 1.0, 2.0, 4.0
0.18, 0.26, 0.37, 0.05, 0.00 | 60.32, 64.65, 65.63, 66.58 | mean AP: 0.6429236754509353
***bicycle error@trans, scale, orient, vel, attr | AP@0.5, 1.0, 2.0, 4.0
0.15, 0.18, 0.24, 0.40, 0.00 | 50.24, 50.24, 50.24, 53.10 | mean AP: 0.5095299178346822
***pedestrian error@trans, scale, orient, vel, attr | AP@0.5, 1.0, 2.0, 4.0
0.12, 0.25, 0.31, 0.21, 0.12 | 91.35, 92.33, 93.59, 95.76 | mean AP: 0.9326112947913681
***traffic_cone error@trans, scale, orient, vel, attr | AP@0.5, 1.0, 2.0, 4.0
0.06, 0.33, nan, nan, nan | 80.48, 80.51, 80.51, 80.51 | mean AP: 0.805013454499808
--------------average performance-------------
trans_err: 0.3980
scale_err: 0.4401
orient_err: 0.4530
vel_err: 0.4337
attr_err: 0.3143
mAP: 0.5563
NDS: 0.5743

数据准备

  1. 数据格式: OpenPCDet 支持 .npy 格式的点云数据和 .txt 格式的标注文件。
  2. 标注格式: 标注文件每行代表一个目标框,格式如下:
x y z dx dy dz heading_angle category_name

其中,x, y, z 为目标框中心坐标,dx, dy, dz 为目标框尺寸,heading_angle 为目标框朝向角,category_name 为目标类别名称。

  1. 文件结构: 数据集文件应按照以下目录结构组织:
OpenPCDet
├── data
│   ├── custom
│   │   │── ImageSets
│   │   │   │── train.txt
│   │   │   │── val.txt
│   │   │── points
│   │   │   │── 000000.npy
│   │   │   │── 999999.npy
│   │   │── labels
│   │   │   │── 000000.txt
│   │   │   │── 999999.txt
├── pcdet
├── tools

ImageSets 目录包含数据集划分文件 train.txt 和 val.txt,分别用于训练和验证。

注:如果没有数据集,那就先使用kitti数据集。

配置文件修改

  1. 点云特征: 修改 custom_dataset.yaml 中的 POINT_FEATURE_ENCODING 参数,根据自定义数据集的点云特征进行配置。
  2. 点云范围和体素尺寸: 对于基于体素的检测器,如 SECOND、PV-RCNN 和 CenterPoint,需要设置点云范围和体素尺寸。通常情况下,z 轴范围和体素尺寸为 40,x 和 y 轴范围和体素尺寸为 16 的倍数。
  3. 类别名称和锚框尺寸: 修改 custom_dataset.yaml 中的 CLASS_NAMESMAP_CLASS_TO_KITTI 和 anchor_sizes 等参数,以匹配自定义数据集的类别名称和锚框尺寸。
  4. 数据增强: 修改 custom_dataset.yaml 中的 PREPARE 和 SAMPLE_GROUPS 等参数,进行数据增强和目标采样。
文件路径:如果想自己重新创建一个新的dataset, 那就可以仿着costom数据集合写。
如果没有就可以使用kitti数据集,
pcdet/datasets/custom/custom_dataset.py

创建数据信息文件

运行以下命令创建数据信息文件,用于训练和评估:

python -m pcdet.datasets.custom.custom_dataset create_custom_infos tools/cfgs/dataset_configs/custom_dataset.yaml

训练模型

使用修改后的配置文件,运行以下命令进行模型训练:

python train.py --cfg_file tools/cfgs/dataset_configs/custom_dataset.yaml --batch_size 4 --epochs 24

评估模型

使用训练好的模型,运行以下命令进行评估:

python test.py --cfg_file tools/cfgs/dataset_configs/custom_dataset.yaml --ckpt tools/cfgs/checkpoints/your_model.pth --eval all
结语

通过上述步骤,你不仅能成功地在OpenPCDet框架下训练和测试基于Transformer的3D物体检测模型,还能灵活地加载和处理自定义数据集。这不仅促进了模型的泛化能力,也为特定应用场景的定制化需求提供了可能。随着数据集的多样化和模型的持续优化,未来在3D感知领域的应用将更加广泛且精准。

关注我的公众号auto_drive_ai(Ai fighting), 第一时间获取更新内容。

这篇关于使用OpenPCDet训练与测试Transformer模型:如何加载自己的数据集的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1043559

相关文章

Python获取中国节假日数据记录入JSON文件

《Python获取中国节假日数据记录入JSON文件》项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,特别设置了在调休日期显示“休”的UI图标功能,那么问题是这些调休数据从哪里来呢?我尝试一种更为智能的方法:P... 目录节假日数据获取存入jsON文件节假日数据读取封装完整代码项目系统内置的日历应用为了提升用户体验,

vue使用docxtemplater导出word

《vue使用docxtemplater导出word》docxtemplater是一种邮件合并工具,以编程方式使用并处理条件、循环,并且可以扩展以插入任何内容,下面我们来看看如何使用docxtempl... 目录docxtemplatervue使用docxtemplater导出word安装常用语法 封装导出方

Linux换行符的使用方法详解

《Linux换行符的使用方法详解》本文介绍了Linux中常用的换行符LF及其在文件中的表示,展示了如何使用sed命令替换换行符,并列举了与换行符处理相关的Linux命令,通过代码讲解的非常详细,需要的... 目录简介检测文件中的换行符使用 cat -A 查看换行符使用 od -c 检查字符换行符格式转换将

使用Jackson进行JSON生成与解析的新手指南

《使用Jackson进行JSON生成与解析的新手指南》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用Jackson进行JSON生成与解析处理,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录1. 核心依赖2. 基础用法2.1 对象转 jsON(序列化)2.2 JSON 转对象(反序列化)3.

使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器

《使用Python实现快速搭建本地HTTP服务器》:本文主要介绍如何使用Python快速搭建本地HTTP服务器,轻松实现一键HTTP文件共享,同时结合二维码技术,让访问更简单,感兴趣的小伙伴可以了... 目录1. 概述2. 快速搭建 HTTP 文件共享服务2.1 核心思路2.2 代码实现2.3 代码解读3.

Elasticsearch 在 Java 中的使用教程

《Elasticsearch在Java中的使用教程》Elasticsearch是一个分布式搜索和分析引擎,基于ApacheLucene构建,能够实现实时数据的存储、搜索、和分析,它广泛应用于全文... 目录1. Elasticsearch 简介2. 环境准备2.1 安装 Elasticsearch2.2 J

使用C#代码在PDF文档中添加、删除和替换图片

《使用C#代码在PDF文档中添加、删除和替换图片》在当今数字化文档处理场景中,动态操作PDF文档中的图像已成为企业级应用开发的核心需求之一,本文将介绍如何在.NET平台使用C#代码在PDF文档中添加、... 目录引言用C#添加图片到PDF文档用C#删除PDF文档中的图片用C#替换PDF文档中的图片引言在当

Java中List的contains()方法的使用小结

《Java中List的contains()方法的使用小结》List的contains()方法用于检查列表中是否包含指定的元素,借助equals()方法进行判断,下面就来介绍Java中List的c... 目录详细展开1. 方法签名2. 工作原理3. 使用示例4. 注意事项总结结论:List 的 contain

C#使用SQLite进行大数据量高效处理的代码示例

《C#使用SQLite进行大数据量高效处理的代码示例》在软件开发中,高效处理大数据量是一个常见且具有挑战性的任务,SQLite因其零配置、嵌入式、跨平台的特性,成为许多开发者的首选数据库,本文将深入探... 目录前言准备工作数据实体核心技术批量插入:从乌龟到猎豹的蜕变分页查询:加载百万数据异步处理:拒绝界面

Android中Dialog的使用详解

《Android中Dialog的使用详解》Dialog(对话框)是Android中常用的UI组件,用于临时显示重要信息或获取用户输入,本文给大家介绍Android中Dialog的使用,感兴趣的朋友一起... 目录android中Dialog的使用详解1. 基本Dialog类型1.1 AlertDialog(