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： yolo 3d车辆目标检测（教程+代码）

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：

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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。
✍🏻作者简介：机器学习，深度学习，卷积神经网络处理，图像处理
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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？

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：

conda create -n yolo3d python=3.8 numpy

激活这个新创建的环境：

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：

pip install torch==1.8.1 torchvision==0.9.1

最后，安装项目所需的其余依赖项：

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：

docker pull ruhyadi/yolo3d:latest

然后，运行Docker容器：

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：

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：

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：

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：

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