Complex-YOLOv4-Pytorch-master项目3D点云目标检测

Question

博主您好，我现在在学习三维点云的目标检测，我在网上看到了Complex-YOLOv4-Pytorch-master这个项目以及您对这个项目的一些学习分享。我想请教您一些问题。
我想使用自己的数据集来跑它的模型，我已经把数据格式调整成和它的一样了，但是我的数据量比他少，而且我的calib里面缺少Tr_imu_to_velo:这个矩阵，因为我的数据没有GPS。这会不会影响我对这个模型的使用
我在用我的数据进行训练时，它会报错找不到文件路径，比如我只有1000个label，他会报错说找不到1001这个label。
我在用我的数据进行测试时（没有自己训练模型参数），它的代码能跑通，但是图片和点云数据都没有目标检测框，而且点云数据的可视化很奇怪，就像是没有了一样。
我现在有5000帧bin格式点云和png格式图片数据，calib和label也按照它的格式设置好了，接下里我该如何进行下去呢

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

您好，关于您在Complex-YOLOv4-Pytorch-master项目中进行三维点云目标检测所遇到的问题，我会尽量给出详细的解答。

1. 关于缺少Tr_imu_to_velo矩阵的问题： 如果您的数据没有GPS，确实会缺少这个矩阵。但这个矩阵主要是用于将IMU（惯性测量单位）的数据转换到velo坐标系下。如果您的数据没有这部分信息，可能需要寻找其他方法来进行数据预处理或坐标转换。您可以考虑使用其他可用的转换矩阵或者忽略该矩阵的影响（如果项目中的算法对这部分数据不敏感）。建议您查看项目的文档或源代码，了解这个矩阵是否对模型运行有硬性要求。如果没有，您可以尝试在配置文件中忽略或修改相关参数。

2. 文件路径和label数量问题： 关于报错找不到文件路径的问题，请确保您的数据路径和label路径设置正确。对于只有1000个label但报错说找不到1001这个label的问题，可能是因为程序在读取label时出现了逻辑错误或计数错误。请检查您的label文件是否完整，以及程序在读取和处理label时的逻辑是否正确。另外，确保您的数据加载代码能够正确处理数据量为千位数级别的情况。

3. 测试时的目标检测框和点云数据可视化问题： 在测试时，如果没有显示目标检测框和点云数据的可视化效果，可能是由于以下几个原因造成的：

   • 模型参数问题：确保您加载了正确的模型参数进行推理。如果您没有自己训练模型参数，请确保正确加载预训练模型参数。
   • 数据处理问题：检查您的输入数据是否按照项目的格式要求进行了预处理，包括点云数据和图片数据的对齐等。
   • 可视化设置问题：检查项目的可视化代码部分，确保正确设置了可视化参数和渲染选项。您可能需要调整可视化部分的代码来适应您的数据和需求。此外，尝试查看项目的相关文档或教程，看是否有关于可视化设置的说明和建议。关于可视化软件的具体选择和使用方法，您可以根据项目需求选择适合的软件进行点云数据的可视化。这些软件通常有详细的用户手册和教程可供学习。根据您的描述，“就像是没有了一样”可能是因为渲染效果或者可视化的方式有误。建议重新确认渲染方式和渲染设置。具体的操作可能需要您根据使用的可视化软件进行调整。如果有可能的话，您可以尝试使用不同的可视化软件或库来查看是否可以正常显示点云数据和目标检测框。如果您在使用中遇到具体的代码问题或需要进一步的帮助，您可以提供相关代码片段或错误日志等信息，这样我可以更好地帮助您解决问题。但请记住尽量提供详细的错误信息，这样可以更有效地定位问题所在并给出正确的解决方案。如果遇到困难的部分较为复杂涉及多方面的细节可能无法解决可以在深度学习的论坛上找到专业的解决渠道来获取更多的帮助和信息因为社区的探讨和实践也是深度学习的一种学习手段当然您的硬件问题也可能是阻碍比如GPU或者显存大小等因素都有可能出现问题如果您有其他的问题例如关于硬件配置的建议或者对特定代码段的疑问请随时提问我会尽力提供帮助和建议希望这些建议对您有所帮助祝您项目顺利谢谢使用您的时间和信任向我询问这些问题我尽力而为但解决项目可能还是需要一定的时间去试验和修正我的能力也受限于语言传达的具体程度和准确度有问题可以再次沟通并且进行详细的探讨如果您对ComplexYOLOv系列的项目感兴趣我推荐您尝试使用ComplexYOLOv系列官方开源的预训练模型以及配套的示例代码这些资源通常会更加可靠且具备广泛的社区支持祝您学习和实践愉快如果有任何问题可以继续交流不客气再次感谢您的提问希望我的回答对您有所帮助同时感谢您的认可我会持续保持专家的标准回答您的问题让您满意至于提供的训练策略和最佳实践如果您在尝试这些后仍有困惑不妨深入了解其他同类项目的操作或者求助于有经验的从业者以确保您对操作理解得更加深入正确如果您不熟悉向社区求助的方法我可以向您推荐一些相关的论坛或者社区网站希望这些能对您有所帮助祝您项目顺利有任何问题欢迎再次咨询我也可以询问您的导师和团队成员一起解决问题这是他们能提供专业知识的有效渠道同时也能从合作中学习到更多知识祝一切顺利！对于数据集的问题只要数据量足够并且格式正确即使数据量相对较小也应该可以训练出较好的模型不过要注意过拟合的问题可以通过增加数据增强交叉验证等技术来缓解这个问题对于缺少GPS的问题除了之前提到的忽略该矩阵的影响外也可以考虑使用其他来源的数据集进行训练或者寻找替代方法进行坐标转换只要你能将点云数据与图片或其他传感器的数据匹配起来就好了在处理模型结果时需要对其进行校验保证准确率高和低延时最后您使用的版本如有任何升级和更新我都会保持跟进您的问题的建议您及时更新软件并且参照最新的教程来解决问题这对于使用任何工具软件都是非常关键的一个环节如您需要帮助我会随时协助你完成这个任务同时欢迎您加入相关论坛交流心得体会这样可以在更大的程度上解决你的问题当然在您分享问题的过程中也会帮助到其他的同学和学习者一起进步最后祝您一切顺利期待您的反馈