torchdrive 0.0.1

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A PyTorch library for training BEV style perception models for self driving tasks. This is unaffiliated with the PyTorch project. This currently includes helpful primitives needed to put together a model.

## 从源安装

` $ pip install git+https://github.com/d4l3k/torchdrive.git `

或

` $ git clone --recursive https://github.com/d4l3k/torchdrive.git $ cd torchdrive $ pip install -e . `

## 背景

I’ve been documenting the process for this code. Please see my blog at https://fn.lc/post/3d-detr/ for more details.

### 3D物体检测

动态物体（如汽车）的3D边界框和速度。


### 体素占用

使用微分渲染训练的车辆周围的网格占用。


### BEV车道线和可驾驶空间

仅从图像空间标签训练的车道线和可驾驶空间。


### 语义体素

静态物体的每个体素的语义标签。


## 数据访问

此存储库的训练数据集已从我的汽车收集，因此包含大量个人身份信息，因此我现在不愿将其公开。如果您有兴趣贡献或合作，请随时联系我。我愿意在我自己的硬件上测试更改，也可能有其他选择。

## 联系

如果您有任何问题或疑虑，请通过提交问题或通过电子邮件与我联系 [rice@fn.lc](mailto:rice@fn.lc).

## 许可证

本项目是一个业余项目，在业余时间完成。这是一个非商业项目，并未从这项工作中获得任何利润。

有关更多信息，请参阅[许可证](LICENSE)文件。某些文件和功能具有不同的许可证，并相应标注。

BSD 3-Clause 许可证

版权所有 (c) 2023, Tristan Rice

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