百度如何搜索网址,网站推广优化趋势,wordpress文章tag标签,如何在记事本中做网站链接1. nuScenes 数据集 1.1 概述 nuScenes 数据集 (pronounced /nu:ːsiː:nz/) 是由 Motional (以前称为 nuTonomy) 团队开发的自动驾驶公共大型数据集。nuScenes 数据集的灵感来自于开创性的 KITTI 数据集。 nuScenes 是第一个提供自动驾驶车辆整个传感器套件 (6 个摄像头、1 …1. nuScenes 数据集 1.1 概述 nuScenes 数据集 (pronounced /nu:ːsiː:nz/) 是由 Motional (以前称为 nuTonomy) 团队开发的自动驾驶公共大型数据集。nuScenes 数据集的灵感来自于开创性的 KITTI 数据集。 nuScenes 是第一个提供自动驾驶车辆整个传感器套件 (6 个摄像头、1 个 LIDAR、5 个 RADAR、GPS、IMU) 数据的大型数据集。 与 KITTI 相比，nuScenes 包含的对象注释多了 7 倍。为了促进常见的计算机视觉任务 (例如对象检测和跟踪) ，整个数据集中使用 2Hz 的准确 3D 边界框注释 23 个对象类。 此外，还注释了对象级属性，例如可见性、活动和姿势。 2019 年 3 月，Motional 发布了包含全部 1000 个场景(scenes)的完整 nuScenes 数据集。 其中包含大约 140 万张相机图像、39 万张激光雷达扫描、140 万张雷达扫描和 4 万个关键帧中的 140 万个对象边界框。 1.2 数据收集 1.2.1 场景 对 nuScenes 数据集，Motional 在波士顿和新加坡收集了大约 15 小时的驾驶数据。完整的数据来自波士顿海港区以及新加坡 One North，Queenstown 和 Holland Village 地区。数据旨在涵盖广泛的地点、时间和天气条件。为了平衡各个类类别的频率分布，还加入了更多包含罕见类 (如自行车) 的场景。根据这些标准，人工选择了 1000 个每个持续 20 秒的场景，这些场景由人工专家进行标注。 下图是下载的v1.0-min nuScenes数据集，其中关于场景的token信息存在scene.json中 1.2.2 采集车传感器配置 组成：6 个摄像头、1 个激光雷达、5 个雷达、GPS、IMU。 6 个摄像头布置的位置分别为：Front, Front_Right,Front_Left, Back,Back_Left, Back_Right;5个雷达相机布置位置为：Front, Front_Right,Front_Left，Back_Left, Back_Right；激光雷达布置在车顶位置。 值得注意的是：在nuScenes数据集中相机采集的图像分辨率为:1600 x 900, 但是最终输入BevFusion 网络的是704*256 1.2.3 传感器标定 为获得高质量的多传感器数据集，每个传感器的 extrinc (外参) 和 intrinsic (内参) 都必须进行标定(calibrate)。将外参坐标表示为相对于自车坐标系(ego)的We express extrinsic coordinates relative to the ego frame，也就是车尾中轴的中点。主要步骤描述如下： 自车坐标系ego LIDAR 外参数标定：使用激光定线器精确测量 LIDAR 相对于 ego (自车坐标系)的位置, 获得LIDAR相对于ego的calibrate参数： 旋转（rotation） 和平移 (translation)Radar 外参数标定：将 Radar 安装在水平位置上，然后在城市环境下收集 Radar 测量数据。在对移动物体进行滤波后，使用暴力方法校准偏航角，以最小化对静态物体的补偿速率。Camera 外参数标定：在 Camera 和 LIDAR 传感器前方放置一个立方体形状的校准目标。校准目标由三个具有已知图案的正交平面组成。在检测到这些图案后，通过对齐校准目标的平面来计算从 Camera 到 LIDAR 的转换矩阵。在上述计算得到 LIDAR 到 ego 的转换矩阵之后(rotation和translation)，可以计算 Camera 到 ego 坐标系的转换矩阵以及相应的外参参数。Camera 内参数标定：使用一个具有已知图案集合的校准目标板来推断 Camera 的内参和畸变参数。在nuScenes数据集中，calibration 相关数据保存在calibrated_sensor.json文件中。 1.2.4 数据同步 因为每个传感器采集数据的频率是有差异的，比如相机是12Hz, 而激光雷达是20Hz。为了在LIDAR和摄像头之间实现良好的跨模态数据对齐，当顶部 LIDAR 扫过摄像头 FOV 的中心时，会触发摄像头的曝光。图像的时间戳为曝光触发时间；而激光雷达扫描的时间戳是当前激光雷达帧实现全旋转的时间。鉴于相机的曝光时间几乎是瞬时的，这种方法通常会产生良好的数据对齐(通过观察相机和雷达的时间戳，其实还是存在差异的)。 请注意，相机以 12Hz 运行，而 LIDAR 以 20Hz 运行。 12 次相机曝光尽可能均匀地分布在 20 次激光雷达扫描中，因此并非所有激光雷达扫描都有相应的相机帧。 将摄像头的帧速率降低到 12Hz 有助于降低感知系统的计算、带宽和存储需求。 1.3 数据格式 https://boardmix.cn/app/editor/YvaRVkp18SgYjyqvivc7aA 以下是 nuScenes 中使用的数据库模式。所有的标注和元数据 (包括校准cablirate、地图map、车辆坐标等) 都存储在一个关系型数据库中。每一行都可以通过其唯一的主键标记来进行识别。外键，例如sample_token，可用于与sample表格的标记进行关联。请参考教程，了解数据库表格的介绍。 可以利用nuscenes库，基于数据库表之间的外键，找到对应的数据信息。比如当我们拿到sample_data数据后，解析该数据，可以拿到ego_pose_token（唯一的标识码），利用ego_pose_token 就可以获得对应的ego_pose, 它包含了时间戳(timestamp)以及旋转矩阵(rotation)和平移矩阵(translation)，从而获得了ego(自车)相对于(global)的变换矩阵。同理利用sample_data中的calibrate_sensor_token，就可以唯一确定 calibrated_sensor数据，从而获得传感器相对于ego的变化矩阵(translation 和rotation)lidar2ego=nuscenes.get('calibrate_sensor',calibrate_sensor_token)1.4 数据标注 在收集了驾驶数据后，我们以 2Hz 的频率采样同步良好的关键帧（图像、LIDAR、RADAR）we sample well synchronized keyframes (image, LIDAR, RADAR) at 2Hz ，并将它们发送给我们的标注合作方 Scale 进行标注。通过专家标注人员和多重验证步骤，我们实现了高度精确的标注(highly accurate annotations)。nuScenes 数据集中的所有对象都配有语义类别(semantic category)，以及它们出现在每一帧(frame)中的 3D 包围盒和属性(D bounding box and attributes)。与 2D 包围盒相比，这使我们能够准确地推断出对象在空间中的位置和方向(position and orientation)。 我们为23个对象类别提供了真实标签(ground truth labels)。对于完整的 nuScenes 数据集，我们提供以下类别（不包括测试集）的标注： 对于 nuScenes-lidarseg，我们为激光雷达点云中的每一个点都标注了一个语义标签(semantic label)。除了来自 nuScenes 的23个前景类别(foreground classes)（物体things）外，我们还包括了 9 个背景类别( background classes )（场景stuff）。有关每个类别的详细定义和示例图片，请参见 nuScenes 和 nuScenes-lidarseg 的标注人员指南。我们提供以下类别（不包括测试集）的标注： 接下来是一些具体的标注数据统计，包括各类别的数量和比例等。 请注意，`static_object.bicycle_rack（自行车架）这个分类可能包括没有单独标注的自行车。我们使用这个标签来在训练期间忽略大量的共享自行车，以避免让我们的对象检测器偏向于这些相对不太有趣的自行车。 此外，nuScenes 中的某些类别具有特殊属性： 1.4.1 解释2HZ、12HZ 在nuScenes标注的是关键帧的数据，每隔0.5秒标注一次，也就是2HZ。而相机的采样频率为12HZ，也就是几乎每隔0.1s采集一张图片。如下图所示：15331516035-15331516040-15331516045 对应的是时间戳，最后两位35-40-45表示间隔0.5秒。对于激光雷达它的采样频率更高为20Hz，采集的数据为sweeps, 由于标注比较少，每隔0.5秒标注一次，中间有很多sweeps没有参与标注。 对于单帧点云来说，对点云进行可视化一般比较稀疏，因此可以在一个关键帧中，利用相近的sweeps对点云进行加密，使得点云更加稠密。如下图所示： 第一张就是利用sweeps进行加密处理过的点云数据，看起来比较稠密。1.4.2 Bevfusion中只用了10个类别 在BevFusion-configs-default.yaml列出了，识别的10个类别。 1.5 评价指标 上图是nuScences数据集的评价指标，可以点击https://www.nuscenes.org/object-detection?externalData=allmapData=allmodalities=Any ， 查看当前最新的算法在nuScences上的表现情况，评价的指标就是上图列出的指标 （1）Modalities: 列出了算法采用哪些传感器融合的（2）指标mAP越高，说明算法的性能越好；其中带E结尾的指标, (mATE,mASE,mAOE,mAVE,mAAE)，表示是相关的error，这些指标越小越好。可以查看nuScenes发表的论文，论文中详细的描述了这些指标具体含义，在CVPR 2020的一篇论文中，新增了一个比较重要的指标PKL(Planning KL-Divergence) mAP 平均精度（mean Average Precision） mAP是一个比较重要的指标，与 2D目标检测不一样，它不是利用IoU来做阈值的，而是计算地平面上两个2D边界框中心点的距离作为阈值。这样做有几个原因 解耦检测与对象大小和方向：通过使用2D中心距离作为匹配标准，评价更加集中在检测准确性上，而不是对象的大小或方向。小物体问题：对于像行人和自行车这样的小物体，即使检测有小的平移误差，其IoU也可能为0。这使得很难比较依赖视觉的方法（这些方法往往有较大的定位误差） mATE 平均平移误差（Average Translation Error）：这是2D中心点之间的欧几里得距离，单位是米。 mASE平均尺度误差（Average Scale Error）：这是在方向和平移对齐后的3D交并比（Intersection over Union，IOU），计算为 1−IOU。 mAOE平均方向误差（Average Orientation Error）：这是预测和地面真实值之间最小偏航角度的差异，单位是弧度。所有角度都是在一个完整的360度周期内进行测量的，除了对于障碍物，它们是在一个180度周期内进行测量的。 mAVE平均速度误差（Average Velocity Error）：这是2D速度差异的L2范数的绝对值，单位是米/秒（m/s）。 mAAE平均属性误差（Average Attribute Error）：这是定义为 1−属性分类准确度（acc）1−属性分类准确度（acc）。 NDS（nuScenes detection score）: 是这些指标的加权结果，这样做旨在简化评估过程，同时仍然能全面地评估模型在多个方面的性能。计算公式如下： 可以看到mAP占的权重是最高的。后面是对其他评价指标进行加权。 PKL(Planning KL-Divergence):PKL度量了预测对象与实际对象之间的差异性, ，以及这种差异性如何影响自车的路径规划。这是一种有用的度量方式，因为它直接关联到自动驾驶系统如何根据检测结果做出决策。 1.7 nuscenes官网中下载哪个数据集 nuscenes官网需要注册后才能下载数据集。推荐下载Full dataset数据中Mini这个数据集，这是官方为我们提供的一个mini 版的数据集，总共3.88G。最全的数据集为：Trainval + test, 它的数据比较大。 1.8 数据集官方教程 不需要自己电脑GPU，基本都能跑起来 https://colab.research.google.com/github/nutonomy/nuscenes-devkit/blob/master/python-sdk/tutorials/nuscenes_tutorial.ipynb1.9 了解V1.0-mini数据 1.9.1 json文件的作用 可以看到V1.0-mini数据集中，包含了很多json文件，这些数据有什么作用呢 “log”: 数据集采集的日志数量，记录数据采集过程中的相关信息。“scene”: 场景数量，表示数据集中的不同场景或驾驶情景。“sample”: 场景在特定时间戳下的一个带标注的快照。“sample_data”: 从特定传感器收集的数据。“category”: 数据集中的物体类别，例如车辆、行人、自行车等。human.pedestrian.police_officer、vehicle.motorcycle“attribute”: 物体属性数量，如颜色、行为等。vehicle.stopped、cycle.without_rider“visibility”: 物体可见性的数量，用于标识物体在图像中的可见程度。[1, 2, 3, 4]分别代表0-40-60-80-100 “instance”: 物体实例数量，表示数据集中不同的物体实例。“sensor”: 传感器数量，表示用于数据采集的不同传感器设备。6 cam、1 lidar、5 radar"calibrated_sensor": 经过标定的传感器数量，表示传感器的内外参数已经计算得到。"ego_pose": 特定timestamp自车位姿数量，表示车辆自身的位姿信息。rotation、translation表明。"sample_annotation": 包含样本注释数量，表示对样本数据进行的标注，如物体边界框3D Bounding Box、属性等。(关键帧标注)“map”: 以二进制语义掩码形式存储的自顶向下视图的地图数据1.9.2 官方网页可交互 https://www.nuscenes.org/nuscenes?sceneId=scene-0011frame=0view=regular 官方在Explore模块，提供了一个可交互的工具，可以实时查看标注信息，更加直观。打开该网站，可以看到每个场景有40帧，因为20s的每个场景，每隔0.5s会标注一帧关键帧，因此一个场景可以查看40帧标注效果。可以在view的下拉菜单中选择nuScenes以及Scenes的下拉菜单中选择不同的场景进行查看。1.10.1 总结 数据集使用Nuscenes数据集V1.0-mini V1.0-mini数据有10个scenes。8个用于训练，2个用于测试。V1.0-mini有404个sample，81个用于测试。 camera原始数据大小：1600*900sample与sweeps23个类别，Bevfusion中只用了10个类别。2. 点云的可视化 2.1 环境安装 (1) 首先，学习需要使用到nuScenes数据集。python工具需要使用到nuscenes-devkit、pyquaternion nuscenes-devkit 包安装pip install nuscenes-devkit -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.compyquaternion 包安装pip install pyquaternion包的引用from nuscenes.nuscenes import NuScenes from pyquaternion import Quaternion(2) 安装vscode点云可视化插件 搜索point cloud找到插件vscode-pc-viewer, 点击安装即可。 安装好插件后，就可以用工具帮我们可视化点云。 注意：nuScenes中点云数据的格式为pcd.bin, 需要转换为kitti数据格式的binary file, 否则可视化的点云效果是不对的， 参考： https://github.com/PRBonn/lidar-bonnetal/issues/78 首先将数据保存为numapy.array的给然后利用：arr.astype('float32').tofile('filename.bin')保存为binary 文件2.2 nuScenes数据集文件结构 (makefile) BEVFusion tree BEVfusion/bevfusion/configs/nuscenes/ -L 1 |-- maps |-- samples |-- sweeps `-- v1.0-mini6 directories, 1 file|-- maps | |-- 36092f0b03a857c6a3403e25b4b7aab3.png | |-- 37819e65e09e5547b8a3ceaefba56bb2.png | |-- 53992ee3023e5494b90c316c183be829.png | `-- 93406b464a165eaba6d9de76ca09f5da.png |-- samples | |-- CAM_BACK | |-- CAM_BACK_LEFT | |-- CAM_BACK_RIGHT | |-- CAM_FRONT | |-- CAM_FRONT_LEFT | |-- CAM_FRONT_RIGHT | |-- LIDAR_TOP | |-- RADAR_BACK_LEFT | |-- RADAR_BACK_RIGHT | |-- RADAR_FRONT | |-- RADAR_FRONT_LEFT | `-- RADAR_FRONT_RIGHT |-- sweeps | |-- CAM_BACK | |-- CAM_BACK_LEFT | |-- CAM_BACK_RIGHT | |-- CAM_FRONT | |-- CAM_FRONT_LEFT | |-- CAM_FRONT_RIGHT | |-- LIDAR_TOP # 里面文件格式pcd.bin | |-- RADAR_BACK_LEFT | |-- RADAR_BACK_RIGHT | |-- RADAR_FRONT | |-- RADAR_FRONT_LEFT | `-- RADAR_FRONT_RIGHT `-- v1.0-mini # 这里存了很多矩阵|-- attribute.json|-- calibrated_sensor.json|-- category.json|-- ego_pose.json|-- instance.json|-- log.json|-- map.json|-- sample.json|-- sample_annotation.json|-- sample_data.json|-- scene.json|-- sensor.json`-- visibility.json2.3 可视化点云 2.3.1 代码实现可视化 import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from tqdm import tqdm# 0. 首先，数据来源是v1.0-mini数据集内的 sweeps/LIDAR_TOP file = "D:/Dataset/public/v1.0-mini/sweeps/LIDAR_TOP/n008-2018-08-01-15-16-36-0400__LIDAR_TOP__1533151603898164.pcd.bin" pc = np.frombuffer(open(file, "rb").read(), dtype=np.float32) # print(pc.shape) # (173760,)# 1. 了解数据结构，数据由5个部分组成# Data is stored as (x, y, z, intensity, ring index).# x y z 就是基于激光雷达的3d坐标系# intensity 反射强度，指的是，激光接收器接收的 1激光的反射次数# ring index 第几条线，激光有32线， 他就是1-32的数字。 课程中不用# 所以改变下形状输出print(pc.reshape(-1, 5)[0]) # [-2.942755 -0.59551746 -1.7575045 20. 0. ] print(pc.reshape(-1, 5)[10]) # [-4.5377426 -0.5805964 -1.4302253 36. 10. ]pc = pc.reshape(-1, 5)[:, :4] # ring index 不用体现在代码中就是 pc.tofile("kitti.format.pcd.bin"