【3D目标检测】KITTI数据集介绍

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概述

KITTI数据集很大，包括了很多任务，使用的训练样本7481个，测试样本7518个。但测试样本我们是不可见的，所以一般将将7481个训练样本划分为3712与3769分别作为训练集和测试集。
下载部分参考：OpenPCDet——环境配置和训练测试（升级系统、Nvidia驱动、cuda11.3、cudnn8.2）
具体解释部分参考：【KITTI】KITTI数据集简介（一） — 激光雷达数据

数据集下载

我们可以从官网下载，也可以网友们分享的百度云链接下载
下载数据：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d
百度云链接: https://pan.baidu.com/s/1sywToVQu3eIBG8zcAXwTVw ，提取码：2lyj

基于点云的算法需要的是以下部分：包括激光雷达数据（data_ object_velodyne）、图像数据（data_ object_image_ 2）、标注数据（data_ object_label 2）以及标定校准数据（data_ object_calib）
【3D目标检测】KITTI数据集介绍
或者

激光雷达数据（data_ object_velodyne）

解压下载后的data_ object_velodyne.zip文件，包含了training和testing两个文件夹，这两个文件夹下各自包含一个velodyne文件夹。velodyne文件夹下存储了点云文件，以bin格式存储。激光雷达坐标系中，z方向是高度方向，x方向是汽车前进方向，前进左手边方向为y方向，满足右手定则。

以“000000.bin”文件为例，点云数据以浮点二进制文件格式存储，每行包含8个数据，每个数据由四位十六进制数表示（浮点数），每个数据通过空格隔开。一个点由四个浮点数数据构成，分别表示点云的x、y、z、r（强度 or 反射值）。

点云的存储格式有很多，KITTI中采用的是bin格式，bin格式将全部数据放在一行中。

读取与可视化如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
乐乐感知学堂公众号
@author: https://blog.csdn.net/suiyingy
"""
 
from mayavi import mlab
import numpy as np
 
def viz_mayavi(points, vals="distance"):
    x = points[:, 0]  # x position of point
    y = points[:, 1]  # y position of point
    z = points[:, 2]  # z position of point
    fig = mlab.figure(bgcolor=(0, 0, 0), size=(640, 360))
    mlab.points3d(x, y, z,
                          z,          # Values used for Color
                          mode="point",
                          colormap='spectral', # 'bone', 'copper', 'gnuplot'
                          # color=(0, 1, 0),   # Used a fixed (r,g,b) instead
                          figure=fig,
                          )
    mlab.show()
 
if  __name__ == '__main__':
    points = np.fromfile('000001.bin', dtype=np.float32).reshape([-1, 4])
    viz_mayavi(points)

图像数据（data_ object_image_ 2）

KITTI数据集种共包含了4相机数据，2个灰度相机和2个彩色相机，其中image_2存储了左侧彩色相机采集的RGB图像数据（RGB）。相机坐标系中，y方向是高度方向，以向下为正方向；z方向是汽车前进方向；前进右手边方向为x方向（车身方向），满足右手定则。

文件夹下进一步分为训练集和测试集，存储方式为png格式。KITTI相机的分辨率是1392x512，而image_2种存储的图像是矫正后的图像，分辨率为1242x375。

标注数据（data_ object_label 2）

文件夹下只有训练的标注，存储方式为txt格式。

标注文件中16个属性，即16列。但我们只能够看到前15列数据，因为第16列是针对测试场景下目标的置信度得分，也可以认为训练场景中得分全部为1但是没有专门标注出来。下图是000001.txt的标注内容和对应属性介绍。

Pedestrian 0.00 0 -0.20 712.40 143.00 810.73 307.92 1.89 0.48 1.20 1.84 1.47 8.41 0.01

【3D目标检测】KITTI数据集介绍

第1列
目标类比别（type），共有8种类别，分别是Car、Van、Truck、Pedestrian、Person_sitting、Cyclist、Tram、Misc或’DontCare。DontCare表示某些区域是有目标的，但是由于一些原因没有做标注，比如距离激光雷达过远。但实际算法可能会检测到该目标，但没有标注，这样会被当作false positive （FP）。这是不合理的。用DontCare标注后，评估时将会自动忽略这个区域的预测结果，相当于没有检测到目标，这样就不会增加FP的数量了。此外，在 2D 与 3D Detection Benchmark 中只针对 Car、Pedestrain、Cyclist 这三类。

第2列
截断程度（truncated），表示处于边缘目标的截断程度，取值范围为0~1，0表示没有截断，取值越大表示截断程度越大。处于边缘的目标可能只有部分出现在视野当中，这种情况被称为截断。

第3列
遮挡程度（occlude），取值为（0，1，2，3）。0表示完全可见，1表示小部分遮挡，2表示大部分遮挡，3表示未知（遮挡过大）。

第4列
观测角度（alpha）,取值范围为（ $-\pi, \pi$ ）。是在相机坐标系下，以相机原点为中心，相机原点到物体中心的连线为半径，将物体绕相机y轴旋转至相机z轴，此时物体方向与相机x轴的夹角。这相当于将物体中心旋转到正前方后，计算其与车身方向的夹角。

第5-8列
二维检测框（bbox），目标二维矩形框坐标，分别对应left、top、right、bottom，即左上（xy）和右下的坐标（xy）。

第9-11列
三维物体的尺寸（dimensions），分别对应高度、宽度、长度，以米为单位。

第12-14列
中心坐标（location），三维物体中心在相机坐标系下的位置坐标（x，y，z），单位为米。

第15列
旋转角（rotation_y），取值范围为（-pi, pi）。表示车体朝向，绕相机坐标系y轴的弧度值，即物体前进方向与相机坐标系x轴的夹角。rolation_y与alpha的关系为alpha=rotation_y - theta，theta为物体中心与车体前进方向上的夹角。alpha的效果是从正前方看目标行驶方向与车身方向的夹角，如果物体不在正前方，那么旋转物体或者坐标系使得能从正前方看到目标，旋转的角度为theta。

第16列
置信度分数（score），仅在测试评估的时候才需要用到。置信度越高，表示目标越存在的概率越大。