毕设需要搞个融合注意力的pointpillars或者其他目标检测算法,但是目前不会搞,希望弄个代码跟环境,有详细解释和结果及图片最好,可以直接私信,还可以追加,数据集用kitti或者nuscence都可以。
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为了帮助您实现一个融合注意力机制的PointPillars目标检测模型,我会提供一个基于PyTorch的简化示例。我们将使用PointPillars作为基础网络,并在特征提取阶段引入注意力机制。这里我们选择使用SE(Squeeze-and-Excitation)注意力模块,它是一种轻量级且有效的注意力方法。
首先,确保安装了必要的库:
pip install torch torchvision opencv-python numpy pypcd
接下来,我们将创建一个简单的PointPillars模型,并添加SE注意力模块。以下是完整的代码示例:
import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F from typing import List, Tuple # 点云预处理模块 class PillarFeatureNet(nn.Module): def __init__(self, num_features=4): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(4 + 3, 64, kernel_size=5, stride=1, padding=0) self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64) self.relu = nn.ReLU() self.mp1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=5, stride=1, padding=0) self.bn2 = nn.BatchNorm2d(128) self.mp2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) self.conv3 = nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=5, stride=1, padding=0) self.bn3 = nn.BatchNorm2d(256) def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: x = torch.cat((x[:, :4], x[:, -3:]), dim=1) x = self.relu(self.bn1(self.conv1(x))) x = self.mp1(x) x = self.relu(self.bn2(self.conv2(x))) x = self.mp2(x) x = self.relu(self.bn3(self.conv3(x))) return x # SE注意力模块 class SqueezeExciteBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels: int, reduction_ratio: float = 16): super().__init__() self.reduction_ratio = reduction_ratio self.fc1 = nn.Linear(in_channels, in_channels // reduction_ratio) self.relu = nn.ReLU() self.fc2 = nn.Linear(in_channels // reduction_ratio, in_channels) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: b, c, _, _ = x.shape y = F.adaptive_avg_pool2d(x, (1, 1)).view(b, c) y = self.fc1(y) y = self.relu(y) y = self.fc2(y) y = self.sigmoid(y).view(b, c, 1, 1) return x * y # 完整的PointPillars模型 class PointPillarsWithAttention(nn.Module): def __init__(self, pillar_feature_net: nn.Module, se_reduction_ratio: float = 16): super().__init__() self.pillar_feature_net = pillar_feature_net self.se_block = SqueezeExciteBlock(pillar_feature_net.out_channels, se_reduction_ratio) def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor: x = self.pillar_feature_net(x) x = self.se_block(x) return x # 主要部分:设置参数并训练模型 def main(): device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") pillar_feature_net = PillarFeatureNet().to(device) point_pillars_with_attention = PointPillarsWithAttention( pillar_feature_net=pillar_feature_net, se_reduction_ratio=16, ).to(device) # 使用Kitti或NuScenes的数据集 # 这里只是一个例子,你需要根据实际数据集进行修改 from kitti_dataset import KittiDataset dataset = KittiDataset(root_path="path/to/kitti", split="train") dataloader = torch.utils.data.DataLoader(dataset, batch_size=1, shuffle=True, num_workers=2) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(point_pillars_with_attention.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(10): # 训练10个epoch for data in dataloader: points, labels, _ = [d.to(device) for d in data] outputs = point_pillars_with_attention(points) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(f"Epoch {epoch+1}/{10}, Loss: {loss.item():.4f}") # 可视化或其他评估操作 # ... if __name__ == "__main__": main()
这个代码仅作为起点,您可能需要根据您的具体需求对模型结构、损失函数、优化器和其他细节进行调整。同时,注意将
from kitti_dataset import KittiDataset
替换为实际使用的数据集加载器,例如对于NuScenes,可能需要编写一个新的数据集类。在实现过程中,您还需要准备数据预处理、模型训练和验证流程。这包括但不限于数据读取、点云转换为pillar、标签处理、模型训练循环、损失计算和反向传播、以及模型评估等步骤。此外,为了可视化结果,您可以使用OpenCV或Matplotlib等库绘制预测框和点云。这些内容超出了本回答的范围,但您可以在网上找到许多教程和资源来帮助完成这部分工作。
最后,记得根据您的实验需求调整模型参数,如学习率、批大小、优化器类型、训练轮数等,以获得最佳性能。
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