yolo 3d车辆目标检测(教程+代码)

关于3D目标检测及其与YOLO3D相关性的概览:


3D目标检测:开启视觉感知的新维度

随着计算机视觉技术的发展,目标检测算法已经成为人工智能领域的重要组成部分。从自动驾驶汽车到无人机导航,再到增强现实(AR)应用,3D目标检测技术正在逐步改变我们与周围环境交互的方式。传统的2D目标检测虽然取得了显著的进步,但在处理三维空间中的物体识别与定位时却显得力不从心。因此,3D目标检测技术应运而生,它不仅能够识别出目标物体,还能准确地估计其在三维空间中的位置、大小及姿态。

什么是3D目标检测?

3D目标检测旨在从图像或点云数据中识别并定位三维空间中的物体。这项技术的关键在于不仅要识别物体是什么,还要确定它们在三维空间中的具体位置。相较于2D目标检测,3D检测更加复杂,因为它需要额外的空间信息来完成任务。

为什么需要3D目标检测?
  • 自动驾驶:为了使车辆能够在复杂的交通环境中安全行驶,必须精确地理解其他车辆、行人和其他障碍物的位置。
  • 机器人技术:机器人需要能够在动态环境中导航,并与周围物体进行互动。
  • 增强现实:AR技术要求对真实世界中的物体进行精准的虚拟叠加,这需要高度精确的三维感知能力。

安装YOLO3D

YOLO3D是一个强大的工具,用于3D目标检测。安装YOLO3D可以通过多种方式实现,本文将详细介绍使用Anaconda虚拟环境或Docker镜像的方法。

Anaconda虚拟环境

创建一个名为yolo3d的conda环境,其中包含了Python 3.8和NumPy的基本依赖项:

shell 复制代码
conda create -n yolo3d python=3.8 numpy

激活这个新创建的环境:

shell 复制代码
conda activate yolo3d

接下来,安装PyTorch和torchvision。请确保安装的版本至少为1.8及以上。如果您的GPU不支持该版本,请参考Nelson Liu的博客来找到合适的安装方法:

shell 复制代码
pip install torch==1.8.1 torchvision==0.9.1

最后,安装项目所需的其余依赖项:

shell 复制代码
pip install -r requirements.txt
Docker引擎

使用Docker引擎可以轻松安装所有必需的依赖项。首先,从仓库拉取Docker镜像:

shell 复制代码
docker pull ruhyadi/yolo3d:latest

然后,运行Docker容器:

shell 复制代码
cd ${YOLO3D_DIR}
./runDocker.sh

这将带您进入交互式Docker容器终端,在这里您可以运行推理代码或Flask应用程序。

下载预训练权重

为了运行推理代码或恢复训练,您可以下载预训练的ResNet18或VGG11模型。这些模型已经过10个时期的训练。您可以下载ResNet18或VGG11作为--weights参数使用:

shell 复制代码
cd ${YOLO3D_DIR}/weights
python get_weights.py --weights resnet18
推理

要使用预训练模型进行推理,可以运行以下命令。此命令可以在conda环境中或Docker容器内执行:

shell 复制代码
python inference.py \
    --weights yolov5s.pt \
    --source eval/image_2 \
    --reg_weights weights/resnet18.pkl \
    --model_select resnet18 \
    --output_path runs/ \
    --show_result --save_result

此外,推理也可以在Colab笔记本上运行,请访问相应的链接获取更多信息。

训练

YOLO3D模型可以使用PyTorch或PyTorch Lightning进行训练。为了开始训练,您需要一个comet.ml的API密钥来可视化训练过程中的损失和准确率。请按照comet.ml文档获取API密钥:

使用PyTorch进行训练:

shell 复制代码
python train.py \
    --epochs 10 \
    --batch_size 32 \
    --num_workers 2 \
    --save_epoch 5 \
    --train_path ./dataset/KITTI/training \
    --model_path ./weights \
    --select_model resnet18 \
    --api_key xxx

使用PyTorch Lightning进行训练:

shell 复制代码
python train_lightning.py \
    --train_path dataset/KITTI/training \
    --checkpoint_path weights/checkpoints \
    --model_select resnet18 \
    --epochs 10 \
    --batch_size 32 \
    --num_workers 2 \
    --gpu 1 \
    --val_split 0.1 \
    --model_path weights \
    --api_key xxx

https://github.com/ruhyadi/YOLO3D/blob/main/docs/demo.gif

以上步骤详细介绍了如何安装YOLO3D并开始使用。无论是选择Anaconda还是Docker,都可以让您顺利地进行3D目标检测的研究与开发工作。希望这些指南能帮助您成功地设置YOLO3D环境,并探索其在实际应用中的潜力。

相关推荐
修复bug1 分钟前
trae.ai 编辑器:前端开发者的智能效率革命
人工智能·编辑器·aigc
掘金安东尼4 分钟前
为什么GPT-4o可以生成吉卜力风格照片,原理是什么?
人工智能
励志成为大佬的小杨23 分钟前
pytorch模型的进阶训练和性能优化
人工智能·pytorch·python
知舟不叙31 分钟前
OpenCV的基础操作
人工智能·opencv·计算机视觉
果冻人工智能1 小时前
打造 AI Agent 对于中产阶级来说就是场噩梦
人工智能
MediaTea1 小时前
AI 文生图:提示词撰写技巧与示例(ChatGPT-4o 篇)
人工智能
墨绿色的摆渡人1 小时前
用 pytorch 从零开始创建大语言模型(三):编码注意力机制
人工智能·pytorch·语言模型
编程在手天下我有1 小时前
计算机视觉(CV)技术的优势和挑战
计算机视觉
zm-v-159304339861 小时前
ChatGPT 与 DeepSeek:学术科研的智能 “双引擎”
人工智能·chatgpt