快速上手示例（以BEVFormer为例）‌
‌安装依赖‌：

bash

git clone https://github.com/fundamentalvision/BEVFormer.git
cd BEVFormer
pip install -r requirements.txt

‌下载预训练模型‌：

wget https://github.com/fundamentalvision/BEVFormer/releases/download/v1.0/bevformer_r101_dcn_4x8_24e.pth

‌运行推理‌：

from mmdet3d.apis import inference_detector
model = init_model(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
result = inference_detector(model, 'demo/data/nuscenes/sample.jpg')

‌可视化BEV结果‌：

show_bev_result(model, 'demo/data/nuscenes/sample.jpg', result, out_dir='output')

‌七、注意事项‌
‌数据标注‌：深度学习方法需BEV标注的真值（如nuScenes、KITTI数据集）。
‌计算资源‌：BEVFormer等模型需要GPU（建议RTX 3090+）。
‌实时性优化‌：使用TensorRT或ONNX加速推理。
如果需要特定工具的详细配置或代码调试帮助，可以进一步提供具体场景描述！