激光雷达语义分割模型训练过程
细节参考：《mmdetection3d中lidar semantic parsing(激光雷达语义分割)模型解析》，类别共分为’obstacle’, ‘road’, ‘curb’, ‘vegetation’, ‘fence’, ‘ignore’, 'noise’共七类，fence包括一些墙壁，围栏，栅栏等，noise一般包括一些汽车尾汽，扬尘，雨雾等。项目中使用了几十万帧私有数据进行训练，由于算力
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原文已经发表在知乎，辛苦移步～《激光雷达语义分割模型训练过程》
最近几天把激光雷达语义分割模型的训练流程又走了一遍，记录笔记如下。
算法介绍：
细节参考：《mmdetection3d中lidar semantic parsing(激光雷达语义分割)模型解析》，类别共分为’obstacle’, ‘road’, ‘curb’, ‘vegetation’, ‘fence’, ‘ignore’, 'noise’共七类，fence包括一些墙壁，围栏，栅栏等，noise一般包括一些汽车尾汽，扬尘，雨雾等。
数据集：
项目中使用了几十万帧私有数据进行训练，由于算力和时间限制，从中抽取了4万帧用于实验。评测集用了2000帧进行评测。
训练
14个epoch在4张4090卡上跑了2个小时，效率还是比较高的。指标如下：
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