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基于OpenPCDet框架的基线模型下载及性能评估
基于OpenPCDet框架的基线模型下载及性能评估 W.P. Xiao, Visual group，SHUSV 版本更新时间更新内容作者1V 1.02021.12更新基线模型W.P. Xiao, Y.Q. Wu2 目录 文章目录 基于OpenPCDet框架的基线模型下载及性能评估基线模型权重下载基线模型性能PointPillarSECONDSECON【OpenPCDet代码阅读日记】【test.py】
1.随机数种子的东西 在神经网络中，参数默认是进行随机初始化的。不同的初始化参数往往会导致不同的结果，当得到比较好的结果时我们通常希望这个结果是可以复现的，在pytorch中，通过设置随机数种子也可以达到这么目的。 https://cloud.tencent.com/developer/article/1149041【OpenPCDet代码阅读日记】【kitti_dataset.py】
1.Python中sys.argv的用法 https://blog.csdn.net/csdn15698845876/article/details/74909089 2.Python -m 的含义 将模块用作脚本去运行 https://www.cnblogs.com/maoguy/p/6670988.html 3.CaDDN
CaDDN CaDDN是一种基于单眼的 3D 物体检测方法。此存储库基于 [[OpenPCDet]`](https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet). 用于单目 3D 对象检测的分类深度分布网络 [Paper] Introduction 有什么作用CaDDN？ CaDDN是一种基于 PyTorch 的通用方法，用于从单目图像中检测 3D 对象OpenPCDet安装和快速演示
https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet 要求 所有代码均在以下环境中经过测试： Linux（已在Ubuntu 14.04 / 16.04上测试）Python 3.6以上PyTorch 1.1或更高版本（在PyTorch 1.1、1,3、1,5上测试）CUDA 9.0或更高版本（PyTorch 1.3+需要CUDA 9.2+）[spconv v1.0（commit 8da6f96）]（https://gOpenPCDet 训练KITTI
数据集配置位于tools / cfgs / dataset_configs内，模型配置位于针对不同数据集的tools / cfgs中。 数据集准备 目前，我们提供了KITTI数据集和NuScenes数据集的数据加载器，并且正在支持更多数据集。 KITTI数据集 请下载官方的KITTI 3D对象检测数据集，并按以下方式组织下载的文件（可OpenPcdet测试
使用openpcdet中的pvrcnn算法训练了32线点云数据，但是部分检测框出现了航向角错误的问题