# BEVDepth

**Repository Path**: cqq601399/BEVDepth

## Basic Information

- **Project Name**: BEVDepth
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2023-10-26
- **Last Updated**: 2023-11-09

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

## BEVDepth

-   [概述](概述.md)
-   [准备训练环境](准备训练环境.md)
-   [开始训练](开始训练.md)
-   [训练结果展示](训练结果展示.md)
-   [版本说明](版本说明.md)

# 概述

## 简述

针对目前BEV中更有优势的Lift-Splat类方法中关键模块（Vision Transformation），MatrixVT实现了非常优雅的优化，在保持模型性能（甚至略微提高）的同时，能大幅降低计算量和内存消耗。

- 参考实现：

  ```
  url=https://github.com/Megvii-BaseDetection/BEVDepth/
  commit_id=43c28f9dbc5fe20b9ae57fb5050658dca617f3d1
  ```
- 适配昇腾 AI 处理器的实现：

    ```
    url=https://gitee.com/ascend/ModelZoo-PyTorch.git
    code_path=PyTorch/built-in/cv
    ```
# 准备训练环境

## 准备环境

- 当前模型支持的 PyTorch 版本和已知三方库依赖如下表所示。

  **表 1**  版本支持表

  | Torch_Version      | 三方库依赖版本                                 |
  | :--------: | :----------------------------------------------------------: |
  | PyTorch 2.1 | - |
  
- 环境准备指导。

  请参考《[Pytorch框架训练环境准备](https://www.hiascend.com/document/detail/zh/ModelZoo/pytorchframework/ptes)》。

  - 安装依赖。

  在模型源码包根目录下执行命令，安装模型需要的依赖。
  ```shell
  pip install -r requirements.txt
  ```

- 安装mmcv==1.7.0（如果环境中有mmcv，请先卸载再执行以下步骤）。
  ```shell
  git clone -b 1.x https://github.com/open-mmlab/mmcv
  cd mmcv
  MMCV_WITH_OPS=1 pip install -e . -v
  cd ../
  ```

- 安装mmdet3d==1.0.0rc4（如果环境中有mmdet，请先卸载再执行以下步骤）。
  ```shell
  pip install mmdet3d==1.0.0rc4
  ```

-返回源码目录
```shell
python setup.py develop
```


### 准备数据集
**Step 0.** 请用户自行到nuScenes官网下载数据集.

**Step 1.** 将数据集的路径软链接到 `./data/`.
```
ln -s [nuscenes root] ./data/
```
数据集结构如下所示.
```
BEVDepth
├── data
│   ├── nuScenes
│   │   ├── maps
│   │   ├── samples
│   │   ├── sweeps
│   │   ├── v1.0-test
|   |   ├── v1.0-trainval
```
**Step 2.** Prepare infos.
```
python scripts/gen_info.py
python scripts/gen_depth_gt.py

```

###支持单机8卡训练
**Train.**
```
bash ./tests/train_full_8p # 8卡精度
bash ./tests/train_perference_8p # 8卡精度
```



### Benchmark
|Exp |mAP |mATE| mASE | mAOE |mAVE| mAAE | NDS | 
| ------|:---:  | :---: | :----: | :----: | :----: | :----: |:----: | 
|[GPU]|0.3322| 0.6495| 0.2767| 0.4918| 0.8780| 0.2289| 0.4137|