https://github.com/Sense-GVT/Fast-BEV.git中的test.py详解
时间: 2023-12-19 09:04:03 浏览: 60
Fast-BEV是一个基于深度学习的物体检测和分割算法,用于无人驾驶汽车中的三维环境感知。test.py是Fast-BEV中用于测试模型性能的脚本,下面是其详解:
1. 引入必要的库和模块,包括numpy、cv2、torch等。
2. 定义测试函数test,其中包含了读取测试数据、模型推理、评估等步骤。
3. 加载预训练模型,这里使用的是PyTorch框架,通过torch.load()函数来加载训练好的模型参数。
4. 循环读取测试数据,对每一张测试图像进行测试。首先将图像转换为张量,并归一化处理。然后将张量输入到模型中进行推理,得到输出结果。
5. 对输出结果进行处理和评估。首先将输出张量转换为numpy数组,并进行维度变换,以便进行可视化。然后对预测结果进行阈值处理,得到二值化的目标检测结果和语义分割结果。最后,根据评估指标,计算模型的性能指标,包括准确率、召回率、F1值等。
6. 可视化测试结果,将原始图像、目标检测结果、语义分割结果以及评估指标输出到屏幕上。
7. 调用测试函数test,对模型进行测试,输出测试结果。
相关问题
https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM.git
您提供的是一个GitHub链接,链接指向了一个名为"LIO-SAM"的项目。这个项目是一个基于Lidar和IMU的方案,用于运行自己采集的数据。您可以使用以下命令来下载和编译这个项目:
cd ~/catkin_ws/src
git clone https://github.com/TixiaoShan/LIO-SAM.git
cd ..
catkin_make
此外,LIO-SAM的GitHub首页提供了许多数据集,但这些数据集通常存储在Google网盘中,国内下载速度较慢或无法下载。不过,幸运的是,有一些大神已经将这些数据集搬运到了其他地方,您可以通过以下地址下载这些数据集。同时,该博主还编写了关于LIO-SAM的安装配置教程。
\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [LIO-SAM:配置环境、安装测试、适配自己采集数据集](https://blog.csdn.net/qq_42938987/article/details/108434290)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [LIO-SAM配置运行](https://blog.csdn.net/qq_34935373/article/details/112123191)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
git clone https://github.com/Notselwyn/CVE-2024-1086
在Git中,`git clone`命令用于从远程仓库克隆一个项目到本地。当你想要复制GitHub上的CVE-2024-1086项目到你的本地计算机时,可以按照以下步骤操作:
1. 打开终端或命令提示符。
2. 移动到你想存放该项目的目录(如果尚未创建,可以先创建)。
3. 运行以下命令来克隆仓库:
```shell
git clone https://github.com/Notselwyn/CVE-2024-1086.git
```
这将下载仓库的内容并创建一个与远程仓库同名的新目录。