探索3D目标检测的Kitti数据集入门
Kitti数据集,作为3D目标检测领域的基石,提供了丰富的训练和测试资源。官方网址是http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d,其中包括7481/7518张图像用于训练和测试,80256个精确标记的对象,涵盖了12GB的彩色图像,29GB的点云数据,以及相机校准和标签文件。下载链接需通过邮箱获取,获取过程可能稍显繁琐。
了解3D目标检测算法的演进路径,从point representation到Voxel representation再到graph representation,可以参考相关教程,但具体链接未给出,建议自行搜索。
两种主要的3D目标检测方法有其局限性:1)结合2D图片与雷达的F-PointNet,先2D检测再投影至3D,但存在遮挡问题;2)仅使用雷达的点云检测,点-based方法直接提取特征,而Voxel-based则先规整处理再提取,行人检测效果有待提升。
KITTI平台的硬件配置包括两台彩色相机、两台灰度相机,配合一个激光雷达和GPS/IMU。相机之间的间距及坐标系定义对理解数据至关重要,详细内容在相关文档中阐述。
数据集的结构包括images、velodyne、calib等文件夹,其中calib文件用于校准雷达点云到相机坐标系,涉及3D到2D的转换。通过公式P_rect_2 * R0_rect * Tr_velo_to_cam * x,可以将3D边界框投影到图像;点云坐标投影则用P2 * R0_rect * Tr_velo_to_cam * x_velo_coord。测试环节包括3D边界框的图像投影和点云坐标投影的分析,详细步骤可在相关链接中找到。
理解点云与相机坐标之间的转换,涉及内参矩阵(用于计算空间点的像面坐标)和外参矩阵(世界坐标到相机坐标)。图像校正需关注旋转矩阵R_rect^{(0)},更多细节请参考相关教程。
Label文件解析:每行16列,包含了类别、截断程度、遮挡程度、观察角度等关键信息。特别关注物体方向与相机x轴的夹角(rotation_y,-π~π)以及3D位置和尺寸等数据。
可视化是学习Kitti数据集的重要一环。比如,你可以通过Python脚本如:
理解点云与2D检测框之间的关系,Kitti数据集提供了训练集中的2D和3D检测框示例,以及与PointRCNN预测结果的整合示例。通过PointRCNN和kitti_object_vis,你可以可视化并理解检测过程。
要展示LiDAR和图像(包括真值和预测),可以运行`python kitti_object.py`,如`python kitti_object.py --show_lidar_with_depth --img_fov --const_box --vis --show_image_with_boxes`,通过`--ind 100`查看特定图片。对于点RCNN预测,添加`-p`参数。
尽管Kitti数据集提供了2D和3D的可视化,但3D点云的2D展示目前未实现。理解3D相机坐标和点云映射关系至关重要,尤其是在训练模型时。
最后,官方的3D目标检测评估工具可在官网下载或从GitHub克隆:https://github.com/prclibo/kitti_eval.git,评估过程包括安装评估程序、组织数据文件和执行`evaluate_object_3d_offline`命令。
学习Kitti数据集时,推荐参考以下资源来深入了解:
深入理解Kitti数据集和3D目标检测需要不断实践和探索,希望这些信息对你的学习有所帮助。