【Cam4DOcc安装与使用指南】基于自动驾驶的纯视觉4D占用预测基准

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【Cam4DOcc安装与使用指南】基于自动驾驶的纯视觉4D占用预测基准

Cam4DOcc项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/Cam4DOcc

1. 项目目录结构及介绍

Cam4DOcc 是一个专为自动驾驶设计的、仅依赖摄像头的4D占用空间预测基准。以下为核心目录结构及其简介：

Cam4DOcc/ ├── data/ # 数据存放目录，需链接到nuScenes或Lyft数据集 │ ├── nuscenes/ # nuScenes数据集相关文件夹 │ └── lyft/ # （假设存在）Lyft数据集相关文件夹 ├── other_baselines # 其他基线模型的评估代码 ├── projects # 项目特定脚本或配置 ├── tools # 工具脚本，如数据预处理、训练和评估脚本 ├── viz # 可视化工具与结果展示 ├── LICENSE # 许可证文件 ├── OCFNet # 可能包含特定网络模型的实现 ├── README.md # 主要的说明文档 ├── benchmark.png # 可能是示例图或性能指标图表 ├── run.sh # 运行脚本示例 ├── run_eval.sh # 评估脚本 ├── setup.py # 安装项目所需的Python包 ├── viz_occupancy.png # 占用情况的可视化图片 └── viz_pred.png # 预测结果的可视化 

注意：data目录下需要用户自己准备或者链接至相应的大型数据集文件夹。

2. 项目的启动文件介绍

• setup.py: 这个文件用于设置项目的开发环境，执行python setup.py develop可以在当前环境中安装项目依赖，使得项目可以直接被调用。
• run.sh: 示例脚本，可能包含了基本的运行流程，比如启动训练或者测试任务。具体命令依据项目需求而定，用户应根据实际说明调整使用。
• run_eval.sh: 通常用于执行模型的评价过程，对已训练好的模型在验证集上进行评估。

为了启动项目，你需要首先激活conda虚拟环境并安装必要的依赖，随后可以通过这些脚本来启动不同的任务。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件的具体位置并未直接提及，但一般这类项目会在projects、特定子目录（如与数据加载相关的部分）或以.yaml、.json等形式分散存放。配置文件通常负责定义模型参数、数据路径、训练与评估设置等关键细节。对于Cam4DOcc，配置细节很可能藏于代码的特定导入路径中，或者是通过环境变量指定的数据路径配置。由于提供的引用没有明确指出配置文件的位置和结构，建议查阅tools下的脚本或项目的源码注释来找到具体配置文件的使用和定制方法。

在实际操作中，用户应重点阅读README.md文件，其中会提供关于如何设置配置文件的详细指导，包括数据路径的设定、超参数的选择等内容。确保遵循项目的最新指引以正确配置并运行项目。

Cam4DOcc项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/Cam4DOcc