gen.m main 함수와 같은 역할을 하는 파일 다음과 같은 step으로 되어있다. 1. Default & Hyper-parameters 2. Tesseract Generation 3. ZYX Cube Generation 4. BEV Image Generation 5. Point Cloud Image Generation 1. gen_1_load_data.m 레이더와 라이다 데이터를 처리하기 위한 초기 설정과 파라미터를 정의 레이더나 라이다를 공간적으로 매핑하는데 필요한 기초적인 설정 경로설정 파일 이름 및 확장자 지정 : Radar=bin, LiDAR=baginfo_label.mat에서 Range, Azimuth, Elevation 정보 가져옴하이퍼 파라미터 설정(각 축의 최소값, 최대값, 그리고 단위..
Config config 파일은 examples/point_pillars/configs 안에 있는 nusc_all_pp_centernet_tracking.py SimTrack은 따로 Pipeline을 두지 않고, config 파일로 코드를 관리한다. class name car truck, construction_vehicle bus, trailer barrier motorcycle, bicycle pedestrian, traffic_cone voxel size 0.2, 0.2, 8 point cloud range (-51.2, -51.2, -5.0, 51.2, 51.2, 3.0) model reader : PillarFeatureNet backbone : PointPillarsScatter neck : ..
막대그래프 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # Data for plotting models = ['1', '2', '3', '4'] #model name metric = [0.561, 0.461, 0.69, 0.89] #metric x = np.arange(len(models)) # the label locations width = 0.35 # the width of the bars fig, ax = plt.subplots() rects1 = ax.bar(x, metric, width) # Add some text for labels, title and custom x-axis tick labels, etc. ax.set_ylabel('MOTA'..
