Apollo-Vision-Net (算法库) 开源仓库、支持机型与开发文档

概述

这个开发工具的核心职责、所属技术栈与硬件生态定位。

Apollo-Vision-Net是百度Apollo开源的自动驾驶视觉算法库，属于算法库类工具，以Python为主要开发语言，核心功能为提供BEV（鸟瞰视角）与OCC（占用栅格）视觉网络的训练全链路支持，可支撑高阶自动驾驶感知模型的快速迭代开发。

该算法库适配百度Apollo RT6无人车平台，面向L3级自动驾驶感知技术栈层级，开发者可直接通过GitHub仓库获取训练脚本与预定义模型结构，基于Python环境部署训练流程，输出的感知模型可集成至Apollo自动驾驶软件栈的感知模块完成环境感知推理。

工具分类、开发语言、GitHub 社区活跃度与环境要求。

源码克隆、构建方式、已验证系统环境与版本更新记录。

git clone https://github.com/ApolloAuto/Apollo-Vision-Net.git
cd Apollo-Vision-Net
# 安装 Python 依赖与开发包
pip install -e .

版本 / 分支	验证环境	接入说明
main / 最新稳定分支（适配PyTorch 2.x版本）	Ubuntu 22.04 LTS + Python 3.10+ / PyTorch 2.1+ / CUDA 12.x	克隆仓库后安装requirements.txt依赖，运行train.py启动BEV/OCC模型训练，输出模型可直接导入Apollo感知模块推理。