mapTR环境配置和代码复现

MAPTR: STRUCTURED MODELING AND LEARNING FOR ONLINE VECTORIZED HD MAP CONSTRUCTION

论文 ：https://arxiv.org/pdf/2208.14437.pdf

代码：https://github.com/hustvl/MapTR

MapTR，是一个结构化的端到端框架，用于高效的在线矢量化高精地图构建。我们提出了一种基于统一排列的建模方法，即将地图元素建模为具有一组等效排列的点集，避免了地图元素的歧义，便于学习。我们采用分层查询嵌入来编码地图结构化信息。

MapTR 在 nuScenes 数据集上实现了最佳性能和效率。MapTR-nano 以实时推理速度运行（25.1FPS）在 RTX 3090 上，同时达到更高的mAP。

定性结果表明，MapTR 在复杂多样的驾驶场景中稳定的完成地图构建。MapTR在自动 驾驶方面具有很大的应用价值。

1. 环境配置

1.1 创建虚拟环境

conda create -n maptr python=3.8

1.2 激活虚拟环境

conda activate maptr

1.3 下载torch

pip install torch1.10.0+cu113 torchvision0.11.0+cu113 torchaudio==0.10.0

pip install torch1.10.0+cu113 torchvision0.11.0+cu113 torchaudio==0.10.0 --no-cache-dir

pip install mmcv-full1.4.0 mmdet2.14.0 mmsegmentation0.14.1 timm0.9.5 --no-cach