1.kitti数据集在3D目标检测中的源码入门

kitti数据集在3D目标检测中的入门

       数据集官网下载地址：cvlibs.net/datasets/kitti。

       KITTI数据集包括个训练图像和个测试图像，分析以及个标记对象的源码点云数据，用于3D目标检测。分析数据集包含彩色图像数据（GB）、源码点云数据（GB）、分析php 分类信息源码相机矫正数据（MB）和标签数据（5MB）。源码数据集通过邮箱注册获取，分析下载链接发送至邮箱，源码但下载速度较慢。分析此外，源码百度云提供下载链接：blog.csdn.net/u。分析

       3D目标检测算法历程涉及点表示、源码体素表示和图表示。分析算法主要分为利用和激光雷达输入的源码F-PointNet网络，以及仅使用激光雷达点云输入的点云基和体素基方法。AP主要评估车辆检测，ce源码易语言行人检测效果较差，因为物体与人的相似性导致误差较大。

       KITTI数据集通过装配有2个灰度摄像机、2个彩色摄像机、一个Velodyne 线3D激光雷达、4个光学镜头和1个GPS导航系统的数据采集平台生成。双目立体图像通过相同类型的摄像头相距cm安装实现，彩色摄像机和灰度摄像机相距6cm安装。simcms新车系统源码坐标系规定：相机：x=右，y=下，z=前进；Velodyne：x=前进，y=左，z=上；GPS/IMU：x=前进，y=左，z=上。雷达采集数据时，知网下载源码雷达旋转到与相机朝向一致时触发相机采集图像，已将雷达数据与相机数据对齐。

       数据集包含原始数据和目标检测所需转换。从雷达坐标系变换到相机坐标系的公式涉及校准文件中提供的Tr_velo_to_cam、R_rect_和P_rect_0x矩阵。目标检测转换主要涉及从三维到二维平面的转换。

       数据集包括label文件，文件中每行代表一个对象，b站源码github包含物体类别、是否截断、是否被遮挡、观察角度、2D边界框大小、3D物体尺寸、位置和空间方向，以及检测置信度。development kit文件详细介绍了数据采集装置、数据格式、label等信息。

       点云可视化需要顺序安装包vtk、mayavi。可视化后，点云显示与点云+检测框可视化有所不同。Kitti LIDAR点云生成鸟瞰图BEV显示3D检测框。

       训练集可视化包括的2D和3D检测框以及点云的3D检测框，但不包含点云的单独可视化。使用pointRCNN源码进行预测结果可视化，包括显示LiDAR、image及两者结合，以及与真值框对比。

       KITTI 3D Object Detection Evaluation结果评估程序通过下载devkit_object\cpp目录中的evaluate_object.cpp文件实现。评估步骤包括安装g++、目录结构存放标签文件、预测结果文件和结果评估文件，然后运行评估程序进行结果评估。

       以上内容详细介绍了KITTI数据集在3D目标检测中的使用、数据集构成、算法历程、数据集采集、数据集介绍、点云可视化、训练集可视化以及结果评估程序，提供了对数据集和评估流程的全面理解。