开源数据集 nuScenes 之 3D Occupancy Prediction
数据总体结构https://i-blog.csdnimg.cn/blog_migrate/cd9ecd5e1a76ac9e83a1095289986b1d.png
Nuscenes 数据结构
可以看一下我的blog如何下载完备版
mmdetection3d
├── mmdet3d
├── tools
├── configs
├── data
│ ├── nuscenes
│ │ ├── maps
│ │ ├── samples
│ │ ├── sweeps
│ │ ├── lidarseg (optional)
│ │ ├── v1.0-test
| | ├── v1.0-trainval
参考 mmdet3d
nuscenes_database/xxxxx.bin：训练数据集的每个 3D 包围框中包含的点云数据。
nuscenes_infos_train.pkl：训练数据集，该字典包含了两个键值：metainfo 和 data_list。metainfo 包含数据集的基本信息，例如 categories, dataset 和 info_version。data_list 是由字典组成的列表，每个字典（以下简称 info）包含了单个样本的所有详细信息。
info[‘sample_idx’]：样本在整个数据集的索引。
info[‘token’]：样本数据标记。
info[‘timestamp’]：样本数据时间戳。
info[‘ego2global’]：自车到全局坐标的变换矩阵。（4x4 列表）
info[‘lidar_points’]：是一个字典，包含了所有与激光雷达点相关的信息。
info[‘lidar_points’][‘lidar_path’]：激光雷达点云数据的文件名。
info[‘lidar_points’][‘num_pts_feats’]：点的特征维度。
info[‘lidar_points’][‘lidar2ego’]：该激光雷达传感器到自车的变换矩阵。（4x4 列表）
info[‘lidar_sweeps’]：是一个列表，包含了扫描信息（没有标注的中间帧）。
info[‘lidar_sweeps’][‘lidar_points’][‘data_path’]：第 i 次扫描的激光雷达数据的文件路径。
info[‘lidar_sweeps’][‘lidar_points’]：当前激光雷达传感器到自车的变换矩阵。（4x4 列表）
info[‘lidar_sweeps’][‘lidar_points’][‘ego2global’]：自车到全局坐标的变换矩阵。（4x4 列表）
info[‘lidar_sweeps’][‘lidar2sensor’]：从主激光雷达传感器到当前传感器（用于收集扫描数据）的变换矩阵。（4x4 列表）
info[‘lidar_sweeps’][‘timestamp’]：扫描数据的时间戳。
info[‘lidar_sweeps’][‘sample_data_token’]：扫描样本数据标记。
info[‘images’]：是一个字典，包含与每个相机对应的六个键值：'CAM_FRONT', 'CAM_FRONT_RIGHT', 'CAM_FRONT_LEFT', 'CAM_BACK', 'CAM_BACK_LEFT', 'CAM_BACK_RIGHT'。每个字典包含了对应相机的所有数据信息。
info[‘images’][‘CAM_XXX’][‘img_path’]：图像的文件名。
info[‘images’][‘CAM_XXX’][‘cam2img’]：当 3D 点投影到图像平面时需要的内参信息相关的变换矩阵。（3x3 列表）
info[‘images’][‘CAM_XXX’][‘sample_data_token’]：图像样本数据标记。
info[‘images’][‘CAM_XXX’][‘timestamp’]：图像的时间戳。
info[‘images’][‘CAM_XXX’][‘cam2ego’]：该相机传感器到自车的变换矩阵。（4x4 列表）
info[‘images’][‘CAM_XXX’][‘lidar2cam’]：激光雷达传感器到该相机的变换矩阵。（4x4 列表）
info[‘instances’]：是一个字典组成的列表。每个字典包含单个实例的所有标注信息。对于其中的第 i 个实例，我们有：
info[‘instances’][‘bbox_3d’]：长度为 7 的列表，以 (x, y, z, l, w, h, yaw) 的顺序表示实例的 3D 边界框。
info[‘instances’][‘bbox_label_3d’]：整数表示实例的标签，-1 代表忽略。
info[‘instances’][‘velocity’]：3D 边界框的速度（由于不正确，没有垂直测量），大小为 (2, ) 的列表。
info[‘instances’][‘num_lidar_pts’]：每个 3D 边界框内包含的激光雷达点数。
info[‘instances’][‘num_radar_pts’]：每个 3D 边界框内包含的雷达点数。
info[‘instances’][‘bbox_3d_isvalid’]：每个包围框是否有效。一般情况下，我们只将包含至少一个激光雷达或雷达点的 3D 框作为有效框。
info[‘cam_instances’]：是一个字典，包含以下键值：'CAM_FRONT', 'CAM_FRONT_RIGHT', 'CAM_FRONT_LEFT', 'CAM_BACK', 'CAM_BACK_LEFT', 'CAM_BACK_RIGHT'。对于基于视觉的 3D 目标检测任务，我们将整个场景的 3D 标注划分至它们所属于的相应相机中。对于其中的第 i 个实例，我们有：
info[‘cam_instances’][‘CAM_XXX’][‘bbox_label’]：实例标签。
info[‘cam_instances’][‘CAM_XXX’][‘bbox_label_3d’]：实例标签。
info[‘cam_instances’][‘CAM_XXX’][‘bbox’]：2D 边界框标注（3D 框投影的矩形框），顺序为 的列表。
info[‘cam_instances’][‘CAM_XXX’][‘center_2d’]：3D 框投影到图像上的中心点，大小为 (2, ) 的列表。
info[‘cam_instances’][‘CAM_XXX’][‘depth’]：3D 框投影中心的深度。
info[‘cam_instances’][‘CAM_XXX’][‘velocity’]：3D 边界框的速度（由于不正确，没有垂直测量），大小为 (2, ) 的列表。
info[‘cam_instances’][‘CAM_XXX’][‘attr_label’]：实例的属性标签。我们为属性分类维护了一个属性集合和映射。
info[‘cam_instances’][‘CAM_XXX’][‘bbox_3d’]：长度为 7 的列表，以 (x, y, z, l, h, w, yaw) 的顺序表示实例的 3D 边界框。
info[‘pts_semantic_mask_path’]：激光雷达语义分割标注的文件名。
OccNet 在 nuScenes 底子上推出的 OpenOcc 数据集，提供环视相机图像、3D occupancy 和 occupancy flow 标注等。数据集通过将 Lidar 数据体素化，生成精确的3D真值，支持场景理解和3D重建研究。这一数据集不仅适合静态场景分析，也能用于研究动态环境，为机器视觉等领域的进步提供紧张资源。
Occnet 数据集
连接
OccNet
├── data/
│ ├── can_bus/
│ ├── nuscenes/
│ │ ├── maps/
│ │ ├── samples/
│ │ ├── sweeps/
│ │ ├── v1.0-test
│ │ ├── v1.0-trainval
│ │ ├── nuscenes_infos_temporal_train.pkl
│ │ ├── nuscenes_infos_temporal_val.pkl
│ ├── occ_gt_release_v1_0/
│ │ ├── train/
│ │ ├── val/
│ │ ├── occ_gt_train.json
│ │ ├── occ_gt_val.json
│ │ ├── nuscenes_infos_temporal_train_occ_gt.pkl
│ │ ├── nuscenes_infos_temporal_val_occ_gt.pkl
Occpancy 里面的结构
└── Occpancy3D-nuScenes-V1.0
|
├── mini
|
├── trainval
| ├── imgs
| | ├── CAM_BACK
| | | ├── n015-2018-07-18-11-07-57+0800__CAM_BACK__1531883530437525.jpg
| | | └── ...
| | ├── CAM_BACK_LEFT
| | | ├── n015-2018-07-18-11-07-57+0800__CAM_BACK_LEFT__1531883530447423.jpg
| | | └── ...
| | └── ...
| |
| ├── gts
| | ├──
| | | ├──
| | | | └── labels.npz
| | | └── ...
| | └── ...
| |
| └── annotations.json
|
└── test
├── imgs
└── annotations.json
imgs/ 包罗由各种相机捕获的图像。
gts/ 包罗每个样本的真值数据。 指定一系列帧，而 指定序列中的单个帧。
annotations.json 包罗数据集的元信息。
labels.npz 包罗每一帧的 （语义）、（雷达遮罩）和 （相机遮罩）。
annotations {
"train_split": ["scene-0001", ...], <list> -- training dataset split by scene_name
"val_split": list ["scene-0003", ...], <list> -- validation dataset split by scene_name
"scene_infos" { <dict> -- meta infos of the scenes
: { <str> -- name of the scene.
: { <str> -- samples in a scene, ordered by time
"timestamp": <str> -- timestamp (or token), unique by sample
"camera_sensor": { <dict> -- meta infos of the camera sensor
: { <str> -- token of the camera
"img_path": <str> -- corresponding image file path, *.jpg
"intrinsic": <float> -- intrinsic camera calibration
"extrinsic":{ <dict> -- extrinsic parameters of the camera
"translation": <float> -- coordinate system origin in meters
"rotation": <float> -- coordinate system orientation as quaternion
}
"ego_pose": { <dict> -- vehicle pose of the camera
"translation": <float> -- coordinate system origin in meters
"rotation": <float> -- coordinate system orientation as quaternion
}
},
...
},
"ego_pose": { <dict> -- vehicle pose
"translation": <float> -- coordinate system origin in meters
"rotation": <float> -- coordinate system orientation as quaternion
},
"gt_path": <str> -- corresponding 3D voxel gt path, *.npz
"next": <str> -- frame_token of the previous keyframe in the scene
"prev": <str> -- frame_token of the next keyframe in the scene
}
]
}
}
}
字段类型描述train_splitlist以场景名分割的训练数据集val_splitlist以场景名分割的验证数据集scene_infosdict场景的元信息str场景名称str场景中的样本，按时间顺序排列timestampstr时间戳（或标记），每个样本唯一camera_sensordict摄像头传感器的元信息str摄像头的标记img_pathstr对应的图像文件路径，*.jpgintrinsicfloat摄像头内参校准extrinsicdict摄像头外参translationfloat坐标系原点（以米为单位）rotationfloat坐标系方向（以四元数表示）ego_posedict摄像头所在车辆的姿态translationfloat坐标系原点（以米为单位）rotationfloat坐标系方向（以四元数表示）ego_posedict车辆姿态translationfloat坐标系原点（以米为单位）rotationfloat坐标系方向（以四元数表示）gt_pathstr对应的3D体素真值路径，*.npznextstr场景中上一个关键帧的frame_tokenprevstr场景中下一个关键帧的frame_token 榜单
连接
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