BEVFusion代码复现实践

本仓库提供了一个关于BEVFusion代码复现实践的资源文件下载。BEVFusion是一种用于环视感知的技术，广泛应用于计算机视觉领域。

资源文件内容

该资源文件包含了以下内容： - BEVFusion代码复现的详细步骤 - 环境部署指南 - 常见问题及解决方案 - 数据集准备和预训练权重下载说明 - 训练和测试的配置文件

使用说明

1. 环境安装：按照指南安装所需的环境，包括Ubuntu 20.04、Python 3.8、PyTorch 1.10.0、CUDA 11.3等。
2. 数据集准备：下载并准备nuscenes-mini数据集，运行create_data.py生成训练数据。
3. 预训练权重：下载预训练权重文件，用于训练和测试。
4. 训练：根据显卡性能修改配置参数，运行训练脚本进行模型训练。
5. 测试：使用训练好的模型进行测试，生成测试结果文件。
6. 可视化：运行可视化脚本，查看训练和测试结果的可视化效果。

常见问题

在复现过程中可能会遇到一些常见问题，如环境配置错误、模块导入失败等。资源文件中提供了详细的报错修改汇总，帮助用户快速解决问题。

贡献

欢迎各位开发者贡献代码和提出改进建议。如果您在使用过程中遇到任何问题，请在Issues中提出，我们会尽快回复并解决问题。

许可证

本资源文件遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

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