1.3 BEV开源数据集介绍

本文来自自动驾驶之心知识星球的国内首个BEV感知全栈系列学习教程

文章目录

    • BEV开源数据集介绍:KITTI
    • BEV开源数据集介绍:nuScenes
    • BEV开源数据集介绍:Waymo

BEV开源数据集介绍:KITTI

传感器位置

1.3 BEV开源数据集介绍_第1张图片

1.3 BEV开源数据集介绍_第2张图片
KITTI数据怎么采集?
  • 通过车载相机、激光雷达等传感
    器采集

    KITTI数据规模有多大?
  • 共14999张图像及其对应点云
  • 其中7481张作为训练集,7518张作为

    测试集
  • KITTI标注了哪些目标?
  • 目标类别包括:车、行人和骑车的人
  • 共计80256个标注对象

下载方法
科学上网:
https://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d
openmmlab & OpenDataLab

# install openmim
pip install -U openmim
# install OpenDataLab CLI tools
pip install -U opendatalab
# log in OpenDataLab. Note that you should register an account on [OpenDataLab](https://opendatalab.com/) before.
pip install odl
odl login
# download and preprocess by MIM
mim download mmdet3d --dataset kitti

结束后的数据列表

│   ├── kitti
│   │   ├── testing
│   │   │   ├── calib
│   │   │   ├── image_2
│   │   │   ├── velodyne
│   │   ├── training
│   │   │   ├── calib
│   │   │   ├── image_2
│   │   │   ├── label_2
│   │   │   ├── velodyne

1.3 BEV开源数据集介绍_第3张图片
1.3 BEV开源数据集介绍_第4张图片
转换公式详细参考

https://blog.csdn.net/qq_33801763/article/details/77033064

1.3 BEV开源数据集介绍_第5张图片
标注信息
Object type Truncation Occlusion alpha Left top x Left Top y Right bottom x Right Bottom y Height Width Length location X location Y location Z Rotation angle
Truck 0.00 0 -1.57 599.41 156.40 629.75 189.25 2.85 2.63 12.34 0.47 1.49 69.44 -1.56

BEV开源数据集介绍:nuScenes

科学上网
https://www.nuscenes.org/nuscenes#download
下载方式
openmmlab & OpenDataLab

# install openmim
pip install -U openmim
# install OpenDataLab CLI tools
pip install -U opendatalab
# log in OpenDataLab. Note that you should register an account on [OpenDataLab](https://opendatalab.com/) before.
pip install odl
odl login
# download and preprocess by MIM
mim download mmdet3d --dataset nuscenes

BEV开源数据集介绍:Waymo

论文链接为:https://arxiv.org/abs/1912.04838v7

项目链接为:https://github.com/waymo-research/waymo-open-dataset

数据集链接为:https://waymo.com/open

Waymo 开放数据集由两个数据集组成,

  • 一个是感知数据集,包含 2,030 个场景的高分辨率传感器数据和标签;
  • 另一个是运动数据集,包含 103,354 个场景的物体轨迹和相应的三维地图。

2D object detection
1.3 BEV开源数据集介绍_第6张图片
3D object detection1.3 BEV开源数据集介绍_第7张图片

传感器位置
1.3 BEV开源数据集介绍_第8张图片
Lidar 参数
1.3 BEV开源数据集介绍_第9张图片
1.3 BEV开源数据集介绍_第10张图片

相机参数
1.3 BEV开源数据集介绍_第11张图片
相机和lidar的图片
1.3 BEV开源数据集介绍_第12张图片


和其他数据集的对比
1.3 BEV开源数据集介绍_第13张图片
下面两张表格给出了数据集分布情况,不同城市,不同天气,不同类别目标的统计情况。

1.3 BEV开源数据集介绍_第14张图片

不同类别目标的统计情况。
1.3 BEV开源数据集介绍_第15张图片

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