Yifan Lu

https://drive.google.com/drive/u/0/mobile/folders/1dkDeHlwOVbmgXcDazZvO6TFEZ6V_7WUu?pli=1 Hi，你还要下载这里的additional.zip 并且解压到同目录。m2是camera modality，依赖一些额外的标注数据

你的 `dataset/OPV2V Hetero/train/2021_08_16_22_26_54/650/` 里面什么内容吗

Google Drive link已经失效了，请用下面的链接 @chinagalaxy2002 https://ucla.app.box.com/v/UCLA-MobilityLab-OPV2V

奇怪，我下载的数据集里`2021_09_09_13_20_58`是V2XSet内的。而且这个Scene因为camera 数据不全，所以我在[这里](https://github.com/yifanlu0227/HEAL/blob/4882bd02514725fa5e2e5717d410de739f33790e/opencood/data_utils/datasets/basedataset/v2xset_basedataset.py#L12) 特地过滤了。

Train this yaml https://github.com/yifanlu0227/HEAL/blob/main/opencood/hypes_yaml/dairv2x/Single/DAIR_single_m1.yaml Infer with `--fusion_method no`

Hi! You can get started with this yaml(`opencood/hypes_yaml/dairv2x/Single/DAIR_single_m1.yaml`). The `input_source: ['camera','lidar']` includes 2 modalities, but it is okay. The camera data will not used actually. To only use the road-side...

Hi, 这个应该是spconv 2.x 和 spconv 1.2.1之间的差异导致的，之前也有人在issue里提到

https://github.com/DerrickXuNu/OpenCOOD/commit/d0c64ad1a22ae246a39acb998f809eb1967ddd8b 我根据Runsheng的这个commit修改过code base 但好像确实4没有问题 https://github.com/DerrickXuNu/OpenCOOD/blob/54e70314272b43ebd3e1c7c21ef01128ba670bde/opencood/models/second_intermediate.py#L23-L24 我再测试一下回复你

使用spconv1.2.1的时候，voxel_feature的shape也是[N_voxel, 4]，和你的是一致的。但我的`args['spconv']['num_features_in']` 确实也是64。 我把`args['spconv']['num_features_in']` 改成了16，8, 4，模型也能正常运行，但不能是任意数字。 可能在spconv 1.2.1在处理tensor的时候没有进行检查，内存里都是连续的存放，导致我这里写成64也能跑而且跑通。4应该是正确的，在这种解读下，我的64应该是把voxel number缩水了？暂时还没看spconv代码具体如何处理，略过这样带来的shape错误的。你设置成4一定是正确的。

Hi, 我把所有SECOND相关的yaml的args['spconv']['num_features_in']都修正为4。现在spconv 1.2.1和spconv 2.x都可以运行。 Thanks for catching this!