原作者目前创建了一个新的仓库，使用pytorch lightning技术和更多的骨干网络来提升YOLO3D的性能，目前正在开发中。具体可参考 ruhyadi/yolo3d-lightning
关于作者 Mousavian et al 的论文 3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry 的非官方实现的一个fork. YOLO3D 的检测头使用的是YOLOv5，并使用Resnet18/VGG11作为回归器
可以使用像anaconda或者docker镜像这样的虚拟环境进行安装，对于anaconda请使用以下命令：
创建虚拟环境
conda create -n yolo3d python=3.8 numpy
安装1.8版本以上的Pytorch和对应的torchvision。如果你的GPU不支持，请参考 Nelson Liu blogs.
pip install torch==1.8.1 torcvision==0.9.1
最后，安装相关依赖文件
pip install -r requirements.txt
Docker引擎是一种安装项目所需要的所有文件的最简单的方法。从仓库拉取docker镜像：
docker pull ruhyadi/yolo3d:latest
使用以下命令，由docker镜像运行docker容器：
cd ${YOLO3D_DIR}
./runDocker.sh
你将会进入docker容器的交互界面。可以使用以下代码来直接运行推理代码或者flask程序
若要运行推理或训练代码，可以下载预训练的Resnet18或VGG11模型。原作者已经训练了10个epochs。
cd ${YOLO3D_DIR}/weights
python get_weights.py --weights resnet18
若要使用预训练模型进行推理，可以使用以下命令。它可以被运行在conda虚拟环境或者docker容器中。
python inference.py \
--weights yolov5s.pt \
--source eval/image_2 \
--reg_weights weights/resnet18.pkl \
--model_select resnet18 \
--output_path runs/ \
--show_result --save_result
也可以在Colab Notebook中运行推理程序，请参考 这个链接.
YOLO3D模型可以使用Pytorch或Pytorch lightning进行训练。若要进行训练，你需要一个 comet.ml （用于可视化你的训练损失/准确度）的APi key。请参考comet.ml的官方文档以获得API key
python train.py \
--epochs 10 \
--batch_size 32 \
--num_workers 2 \
--save_epoch 5 \
--train_path ./dataset/KITTI/training \
--model_path ./weights \
--select_model resnet18 \
--api_key xxx
可以使用以下命令调用pytorch lightning进行训练：
!python train_lightning.py \
--train_path dataset/KITTI/training \
--checkpoint_path weights/checkpoints \
--model_select resnet18 \
--epochs 10 \
--batch_size 32 \
--num_workers 2 \
--gpu 1 \
--val_split 0.1 \
--model_path weights \
--api_key xxx
@misc{mousavian20173d,
title={3D Bounding Box Estimation Using Deep Learning and Geometry},
author={Arsalan Mousavian and Dragomir Anguelov and John Flynn and Jana Kosecka},
year={2017},
eprint={1612.00496},
archivePrefix={arXiv},
primaryClass={cs.CV}
}