# 代码和数据

与此划分相配的 XField 代码版本为 [XField_PredCore](https://github.com/kasssssss/XField_PredCore/tree/9edbf4ba909533f8f0df8132726d9811ea0169dd)。仿真 cube+RGB 和 RA+RGB 使用共享的 Stage 1、学习折回、Stage 2 和 Bipolar。

`read_example.py` 可独立运行。复现原训练时，在 XField 代码环境中使用下面的入口。它将 RGB 按原训练方式归一化，并保留存在的语义、高度和车道目标。

```python
from xfield_sim import XFieldSim
from training.rgb_required import batchify

train = XFieldSim("fit")
keys = train.available_keys()[:4]
batch = batchify([train.xfield_sample(k) for k in keys])
```

锁定测试先用 `XFieldSim("paired_eval")[key]` 产生预测，再用 `test_truth(key)` 读取独立车辆和整场占据标签。

雷达编码器的早期预训练、Fold 初始化、Stage 2 缓存和补全头使用过不同的监督。需要从头复做这些阶段时，可参考[阶段依赖及成员清单](https://huggingface.co/datasets/KAS2003/carla-xband-radar-nlos/blob/385666cfcdc2eb466429760b0783ff711c3fc056/releases/2026-11-03/final/STAGE_DATA.md)。新方法可以直接从本仓的固定训练集开始。