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SimpleBEV是一个简单的基于BEV（Bird's Eye View）的3D目标检测框架，专为自动驾驶和机器人感知应用设计。该框架支持多种数据集（如NuScenes、KITTI），并提供高效的点云处理和BEV特征编码实现。
SimpleBEV/ ├── configs/ # 配置文件目录 ├── data/ # 数据集目录 ├── datasets/ # 数据集加载模块 ├── models/ # 模型实现模块 ├── tools/ # 辅助工具脚本 │ ├── train.py # 训练脚本 │ ├── download_nuscenes.py # 下载NuScenes数据集 │ └── create_nuscenes_infos.py # 生成数据集信息文件 ├── utils/ # 通用工具模块 ├── requirements.txt # 项目依赖列表 ├── setup.sh # Linux/Mac安装脚本 └── setup.ps1 # Windows安装脚本
重要提示: 本项目使用NumPy 1.24.3和对应的依赖包。NumPy 2.x会导致某些依赖项（如nuscenes-devkit）出现兼容性问题。
使用提供的安装脚本一键安装所有依赖：
Linux/Mac:
bash setup.shWindows:
# 以管理员权限运行PowerShell
.\setup.ps1git clone https://github.com/your-username/SimpleBEV.git
cd SimpleBEVconda create -n simplebev python=3.8 -y
conda activate simplebev# 首先安装NumPy 1.24.3（重要！）
pip install numpy==1.24.3
# 安装PyTorch
pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
# 安装numpy-quaternion
pip install numpy-quaternion==2022.4.2
# 安装其他依赖
pip install -r requirements.txtpython tools/download_nuscenes.py --output_dir ./data/nuscenespython tools/create_nuscenes_infos.py --data_path ./data/nuscenes --version v1.0-mini使用预配置的参数开始训练：
python tools/train.py --config configs/simple_bev_base.yaml可以通过以下参数自定义训练过程：
训练启动后，您可以通过TensorBoard查看训练进度：
tensorboard --logdir output/tensorboard本项目受到以下开源项目的启发：
此项目采用MIT许可证。
如果在运行tools/train.py或tools/test.py时遇到模块导入错误，有以下解决方法：
项目提供了两个便捷的启动脚本，可以正确设置Python路径:
# 训练模型
python run_train.py --config configs/simple_bev_base.yaml
# 测试模型
python run_test.py --config configs/simple_bev_base.yaml --checkpoint path/to/checkpoint.pth可以将项目以开发模式安装到Python环境中:
# 安装项目
pip install -e .
# 之后可以直接运行原始脚本
python tools/train.py --config configs/simple_bev_base.yaml
python tools/test.py --config configs/simple_bev_base.yaml --checkpoint path/to/checkpoint.pth# Linux/Mac
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$(pwd)
# Windows (PowerShell)
$env:PYTHONPATH = "$env:PYTHONPATH;$(Get-Location)"
# 然后运行脚本
python tools/train.py --config configs/simple_bev_base.yaml| Back | FazBrowse Home | New Git URL |