rangevit
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파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- __init__.py
- dataset_nuscenes_v2.py
- nuscenes_lidar_n_label_data_info.json
- __init__.py
- augmentor.py
- projection.py
- __init__.py
- parser.py
- semantic-kitti-all.yaml
- semantic-kitti.yaml
- __init__.py
- range_view_loader.py
- RangeViT_method.png
- blocks.py
- kernel_points.py
- __init__.py
- blocks.py
- decoders.py
- model_utils.py
- rangevit.py
- rangevit_kpconv.py
- stems.py
- infer_knn.py
- inference_utils.py
- __init__.py
- acc_eval.py
- eval_results.py
- iou_eval.py
- tensorboard_logger.py
- __init__.py
- focal_softmax.py
- lovasz_softmax.py
- warmup_lr.py
- __init__.py
- knn.py
- __init__.py
- avgmeter.py
- recorder.py
- remain_time.py
- utils.py
- __init__.py
- .gitignore
- __init__.py
- config_kitti.yaml
- config_kitti_trainval.yaml
- config_nusc.yaml
- LICENSE
- main.py
- option.py
- RangeViT_method.png
- README.md
- requirements.txt
- train.py
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/valeoai/rangevit
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd rangevit
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install nuscenes-devkit
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
pip install nuscenes-devkit
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install -r requirements.txt
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=4 --master_port=63545 \
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=1 --master_port=63545 \
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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