1. 安装官方提供的开发者工具
代码语言:javascript复制pip install nuscenes-devkit==1.0.5
2. 下载数据
从官方网站上下载数据NuScenes 3D object detection dataset,没注册的需要注册后下载。 注意: 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的,可以参考本文下方 5.
3. 数据组织结构
下载好数据集后按照文件结构解压放置。 其在OpenPCDet中的数据结构及其位置如下,根据自己使用的数据是v1.0-trainval,还是v1.0-mini来修改。
代码语言:javascript复制OpenPCDet
├── data
│ ├── nuscenes
│ │ │── v1.0-trainval (or v1.0-mini if you use mini)
│ │ │ │── samples
│ │ │ │── sweeps
│ │ │ │── maps
│ │ │ │── v1.0-trainval
├── pcdet
├── tools
4. 创建data infos
根据数据选择
代码语言:javascript复制python -m pcdet.datasets.nuscenes.nuscenes_dataset --func create_nuscenes_infos
--cfg_file tools/cfgs/dataset_configs/nuscenes_dataset.yaml
--version v1.0-mini
或者
代码语言:javascript复制python -m pcdet.datasets.nuscenes.nuscenes_dataset --func create_nuscenes_infos
--cfg_file tools/cfgs/dataset_configs/nuscenes_dataset.yaml
--version v1.0-trainval
5. 数据获取新途径
如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的,可以考虑使用本人处理好的数据 v1.0-mini v1.0-trainval 数据待更新… 其主要存放的结构为
代码语言:javascript复制│── v1.0-trainval (or v1.0-mini if you use mini)
│ │── gt_database_10sweeps_withvelo
│ │── nuscenes_infos_10sweeps_train.pkl
│ │── nuscenes_infos_10sweeps_val.pkl
│ │── nuscenes_dbinfos_10sweeps_withvelo.pkl
6. train
代码语言:javascript复制bash scripts/dist_train.sh 8 --cfg_file cfgs/nuscenes_models/cbgs_pp_multihead.yaml