forked from Dan4ick/Lidar_Muxa
b8e95eccbe
Ретина, ламина, медулла, лобула, грибовидное тело, веерное тело, центральный комплекс, нисходящие нейроны. Обучение памяти тоннеля и считывания MBON, оценка leave-one-bag-out, полигон дальности, 24 теста. Реальный объект на 55 м — 98.9 % кадров, ложных 7.5 трека на км, кадр обрабатывается за 33 мс на CPU.
27 lines
1.1 KiB
Python
27 lines
1.1 KiB
Python
"""Общий пролог для инструментов: подключить пакет flyguard и найти данные."""
|
||
from __future__ import annotations
|
||
|
||
import os
|
||
import sys
|
||
from pathlib import Path
|
||
|
||
ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
|
||
PKG = ROOT
|
||
# Записи лидара в репозиторий не кладутся (десятки гигабайт). По умолчанию
|
||
# ищем их рядом: сначала внутри выгрузки, потом на уровень выше — так работает
|
||
# и у того, кто держит выгрузку внутри основного проекта, и у того, кто
|
||
# распаковал её отдельно. Переопределяется переменной FLYGUARD_DATA.
|
||
_env = os.environ.get("FLYGUARD_DATA")
|
||
if _env:
|
||
DATA = Path(_env)
|
||
elif (ROOT / "data" / "for_hackathon").exists():
|
||
DATA = ROOT / "data"
|
||
else:
|
||
DATA = ROOT.parent / "data"
|
||
CACHE = DATA / "cache"
|
||
ARTIFACTS = ROOT / "artifacts"
|
||
DOCS = ROOT / "docs"
|
||
FIGURES = DOCS / "figures"
|
||
|
||
if str(PKG) not in sys.path:
|
||
sys.path.insert(0, str(PKG))
|