cyn_liu
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1、在keypoint章节和range image章节extract border部分，加载xxx.pcd文件后，都需要再加载一个xxx_far_ranges.pcd文件，xxx_far_ranges.pcd文件如何获得？？？ 2、如果我选择使用自动生成点云的方式进行后续操作，我的程序都会报错： No *.pcd file given => Generating example point cloud. 段错误 (核心已转储) 期待回复，感谢！
thanks replay.
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I tried using fp16 to train `BEVDet-dev2.1` `bevdet-r50-cbgs.py`, but the loss has always been Nan eventually terminated abnormally, do you know why? I only changed `#fp16 = dict(loss_scale='dynamic')` to `fp16...
你好，作者： 感谢你的开源，我最近想使用自己的数据集进行模型训练，我在创建了自己的clr_resnet18_mydataset.py配置文件，我对`cut_height`参数的设置有一些疑问，这个参数的意思是将图像crop为（0，cut_height, img_w, img_h）的图像，我看TuSimple、CULane、LLAMMAS数据集都设置了`cut_height`，请这个数据的设置依据是什么？如果我不知道如何设置，是否应该把`cut_height`设置为0，即不对图像进行crop。 另外，在`clrnet/dataset`下，计算`ys`时，也用到了`cut_height`， 以及设置了一个`step`，比如CULane数据集中的`np.arange(270, 590, 8)`，其中`step=8`，请问这里step设置的依据是什么？？？ https://github.com/Turoad/CLRNet/blob/7269e9d1c1c650343b6c7febb8e764be538b1aed/clrnet/datasets/llamas.py#L146 https://github.com/Turoad/CLRNet/blob/7269e9d1c1c650343b6c7febb8e764be538b1aed/clrnet/datasets/culane.py#L97 https://github.com/Turoad/CLRNet/blob/7269e9d1c1c650343b6c7febb8e764be538b1aed/clrnet/datasets/tusimple.py#L64
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@LCH1238 作者你好，感谢你的开源。 有个问题请教你： 由于你的代码中使用去掉pre-process-net模块的模型转换和推理的，而我的模型中有pre-process-net模块，所以我修改转模型的代码，将自己的模型转成三个阶段，分别是`image-stage-4d-depth`，`pre-process-stage-4d-depth`，`bev-stage-4d-depth`。 `InitEngine()`中，三个模型的输入输出维度是： ``` images : 6 3 512 1408 rot : 1 6 3 3 trans : 1 6 3 intrin : 1 6 3 3 post_rot...
@LCH1238 非常感谢你的分享。 1. 使用如下仓库，即可使用NuScenes数据集训练模型。 https://github.com/LCH1238/BEVDet/tree/export 2. 直接用上述仓库下的`tools/export/export_onx_onnx.py`脚本，即可完成pth转onnx模型的操作。 3. 使用下面这个仓库，即可完成onnx模型转engine和engine的推理操作。 https://github.com/LCH1238/bevdet-tensorrt-cpp/tree/one 如上我都可以成功复现。 但是，我换了自己的数据集，修改配置中的数据参数后，进行模型训练，模型可以正常收敛。 我的数据集与NuScenes的区别仅仅只是原始图像的尺寸不同，`src_size=(1080, 1440)`。 如果我想转onnx，我需要如何修改`img_input`这个参数？？？ https://github.com/LCH1238/BEVDet/blob/d92b78471bb8b46072c96350848d6f32fb53b55e/tools/export/export_onx_onnx.py#L111 为什么这个单阶段模型的输入不直接设置为`input_size=(256,704)`呢？而是设置为`(900, 400)`。
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