LSS(Lift, Splat, Shoot)测试

论文&代码：paper, code

测试环境：

Ubuntu16.04
RTX2060 * 1
cuda 10.1

1. 创建conda环境

conda create -n lss python=3.7
conda activate lss
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
pip install nuscenes-devkit tensorboardX efficientnet_pytorch==0.7.0

2.nuScenes数据准备

下载 Map expansion：

下载mini：

文件夹结构：

3. 测试

模型下载：https://drive.google.com/file/d/18fy-6beTFTZx5SrYLs9Xk7cY-fGSm7kw/view?usp=sharing

修改lift-splat-shoot/src/explore.py文件中eval_model_iou和viz_model_preds函数中的：

#model.load_state_dict(torch.load(modelf))
model.load_state_dict(torch.load(modelf), False)

3.1 Evaluate a model

python main.py eval_model_iou mini --modelf=./model525000.pt --dataroot=./data/nuScenes/ --gpuid=0

3.2 Visualize Predictions

 python main.py viz_model_preds mini --modelf=./model525000.pt --dataroot=./data/nuScenes/ --map_folder=./data/nuScenes/mini/ --gpuid=0

参考：

https://blog.csdn.net/qq_45779334/article/details/123840434