LaneGCN

警告

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LaneGCN：學習運動預測的車道圖表示

紙|幻燈片|項目頁面| ECCV 2020 口頭視頻

梁明、楊斌、胡銳、陳韻、廖仁傑、宋峰、Raquel Urtasun

Argoverse運動預測競賽第一名

目錄

• 安裝依賴
• 準備數據
• 訓練
• 測試
• 執照
• 引文

安裝依賴

您需要安裝以下軟體包才能運行程式碼：

• PyTorch>=1.3.1
• 阿爾戈宇宙 API

1. 以下是使用 anaconda從頭開始創建環境的範例，您也可以使用 pip：

conda create --name lanegcn python=3.7
conda activate lanegcn
conda install pytorch==1.5.1 torchvision cudatoolkit=10.2 -c pytorch # pytorch=1.5.1 when the code is release

# install argoverse api
pip install  git+https://github.com/argoai/argoverse-api.git

# install others dependancy
pip install scikit-image IPython tqdm ipdb

2. [可選但建議] 安裝 Horovod 和mpi4py進行分散式訓練。對於多 GPU 訓練，Horovod 比nn.DataParallel更有效率，並且比nn.DistributedDataParallel更容易使用。在安裝 horovod 之前，請確保已安裝 openmpi ( sudo apt-get install -y openmpi-bin )。

pip install mpi4py

# install horovod with GPU support, this may take a while
HOROVOD_GPU_OPERATIONS=NCCL pip install horovod==0.19.4

# if you have only SINGLE GPU, install for code-compatibility
pip install horovod

如果您有任何關於horovod的問題，請參考horovod github

準備數據：Argoverse 運動預測

您可以檢查腳本並下載處理後的數據，而不是運行幾個小時。

bash get_data.sh

訓練

[推薦] 使用Horovod-multigpus進行訓練

 # single node with 4 gpus
horovodrun -np 4 -H localhost:4 python /path/to/train.py -m lanegcn

# 2 nodes, each with 4 gpus
horovodrun -np 8 -H serverA:4,serverB:4 python /path/to/train.py -m lanegcn

使用 horovod 在 4 個 GPU (RTX 5000) 上訓練模型需要 8 小時。

我們也提供訓練日誌供您調試。

[建議] 在單 GPU 中使用 Horovod 進行訓練/調試

python train.py -m lanegcn

測試

您可以從這裡下載預訓練模型

提交的推理測驗集

 python test.py -m lanegcn --weight=/absolute/path/to/36.000.ckpt --split=test

指標的推理驗證集

 python test.py -m lanegcn --weight=36.000.ckpt --split=val

定性結果

標籤（紅色） 預測（綠色） 其他代理（藍色）

---

定量結果

執照

檢查許可證

引文

如果您使用我們的原始程式碼，請考慮引用以下內容：

 @InProceedings { liang2020learning ,
  title = { Learning lane graph representations for motion forecasting } ,
  author = { Liang, Ming and Yang, Bin and Hu, Rui and Chen, Yun and Liao, Renjie and Feng, Song and Urtasun, Raquel } ,
  booktitle = { ECCV } ,
  year = { 2020 }
}

如果您對程式碼有任何疑問，請打開問題並@chenyuntc。