OpenPCDet安装、使用方式及自定义数据集训练
OpenPCDet训练三维目标检测方法
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OpenPCDet安装、使用方式及自定义数据集训练
OpenPCDet安装
# 先根据自己的cuda版本，安装对应的spconv
pip install spconv-cu113
# 下载OpenPCDet并安装
git clone https://github.com/open-mmlab/OpenPCDet.git
cd OpenPCDet
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
# 安装open3d（可视化工具）（推荐）
pip install open3d
# （可选）安装mayavi（可视化工具）
pip install vtk
pip install mayavi
pip install PyQt5
安装完，就可以运行demo.py，测试一下。（需要准备好模型和数据文件）
python demo.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pv_rcnn.yaml --ckpt pv_rcnn_8369.pth --data_path ../data/kitti/testing/velodyne/000001.bin
如果出现SharedArray相关的错误的话，可以适当的降低其版本。例如pip install -U SharedArray==3.1
注意，demo.py运行成功需要在具有显示设备的条件下，如果只有终端的话是无法运行成功的。
KITTI数据集训练
首先需要准备KITTI数据集，为了快速训练演示，选取100个数据进行训练。将数据集按照以下目录格式存放。
OpenPCDet
├── data
│ ├── kitti
│ │ │── ImageSets
│ │ │── training
│ │ │ ├──calib & velodyne & label_2 & image_2 & (optional: planes) & (optional: depth_2)
│ │ │── testing
│ │ │ ├──calib & velodyne & image_2
├── pcdet
├── tools
ImageSets中存在train.txt val.txt test.txt文本，其内容为训练、验证和测试使用的数据。
运行下面的代码以生成infos，生成的文件可在data/kitti找到。
python -m pcdet.datasets.kitti.kitti_dataset create_kitti_infos tools/cfgs/dataset_configs/kitti_dataset.yaml
openPCDet的可训练网络配置（KITTI数据集）存放在cfgs/kitti_models目录下。以pv_rcnn训练为例，由于本次没有使用planes数据，将pv_rcnn.yaml中的USE_ROAD_PLANE改成False。之后在tools目录下运行下面代码即可进行训练。
python train.py --cfg_file cfgs/kitti_models/pv_rcnn.yaml --batch_size 1 --workers 1 --epochs 10
训练结束后可以在output/kitti_models目录中找到模型文件。
训练注意事项—train.py（以KITTI数据集为例）
-
如果不指定具体的ckpt，train.py中会默认加载最新的ckpt。换句话说，如果上一次训练pv_rcnn网络的epochs为5，得到了5个ckpt，下一次训练pv_rcnn的时候没有指定ckpt且epochs值小于等于5，那么就不会进入训练而是直接进入eval。如果本次epochs为大于5的值，则会接着epochs=5的ckpt训练。
# trian.py中的相关代码 # 如果ckpt不为None的话，就加载该ckpt，并从指定ckpt的epoch开始训练 if args.ckpt is not None: it, start_epoch = model.load_params_with_optimizer(args.ckpt, to_cpu=dist_train, optimizer=optimizer, logger=logger) last_epoch = start_epoch + 1 else: # 如果为None的话，会默认加载最新的ckpt ckpt_list = glob.glob(str(ckpt_dir / '*.pth')) if len(ckpt_list) > 0: # 按时间进行排序 ckpt_list.sort(key=os.path.getmtime) while len(ckpt_list) > 0: try: it, start_epoch = model.load_params_with_optimizer( ckpt_list[-1], to_cpu=dist_train, optimizer=optimizer, logger=logger ) last_epoch = start_epoch + 1 break except: ckpt_list = ckpt_list[:-1] -
max_ckpt_save_num参数代表最大保存ckpt的数量。如果当前ckpt的数量多于最大保存ckpt数量，那么会删除几个时间最早的ckpt。默认为30.
# train_utils.py中的相关代码 ckpt_list = glob.glob(str(ckpt_save_dir / 'checkpoint_epoch_*.pth')) ckpt_list.sort(key=os.path.getmtime) # 如果当前ckpt的数量多于最大保存ckpt数量，那么会删除几个时间最早的ckpt if ckpt_list.__len__() >= max_ckpt_save_num: for cur_file_idx in range(0, len(ckpt_list) - max_ckpt_save_num + 1): os.remove(ckpt_list[cur_file_idx]) -
ckpt_save_time_interval参数代表每隔{ckpt_save_time_interval}秒保存一次ckpt。默认为300
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train.py中的eval使用的数据集是kitti_dataset.yaml中的test值。默认配置下，kitti_dataset.yaml中test值为val，如下面代码所示：
# kitti_dataset.yaml """ 总得来说，在训练的时候'train'和'test'分别对应训练集和验证集；在测试的时候'test'对应测试集。 所以需要根据训练和测试任务更换test的配置。 """ # 需要加载的文件名称，默认为train.txt val.txt DATA_SPLIT: { 'train': train, 'test': val } # 需要加载的pkl文件 可以设置多个 INFO_PATH: { 'train': [kitti_infos_train.pkl], 'test': [kitti_infos_val.pkl], }
如果想要修改val数据集，就需要修改DATA_SPLIT和INFO_PATH中的test值。
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num_epochs_to_eval参数代表只评估最后{num_epochs_to_eval}个epoch。比如当num_epochs_to_eval为1的时候，总epochs为5，那么只会评估后面4个epoch。默认为0，也就是每个epoch都评估。
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build_dataloader函数中
# 使用变量 dataset_cfg.DATASET 中指定的数据集类型，创建一个数据集对象 dataset # 如果dataset_cfg.DATASET为KittiDataset，那么返回的dataset为kitti_dataset.py中的KittiDataset类型 dataset = __all__[dataset_cfg.DATASET]( dataset_cfg=dataset_cfg, class_names=class_names, root_path=root_path, training=training, logger=logger, ) -
cfg_from_yaml_file函数将网络yaml和数据集yaml合并在一起，如果存在相同的key，则用网络yaml相应的val替换。因此如果网络yaml和数据集yaml中存在相同类型的配置，比如数据增强，那么最终训练使用的配置是网络yaml中的配置。实现这部分的相关代码可以在config.py中找到。
测试注意事项—test.py（以KITTI数据集为例）
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运行test.py使用的测试数据集可以在kitti_dataset.yaml中的DATA_SPLIT和INFO_PATH找到相关配置。其中，它加载的测试数据集是INFO_PATH中的test值，这个值是一个列表，里面可以填多个.pkl文件，这部分的加载代码可以在kitti_dataset.py的include_kitti_data函数中找到；DATA_SPLIT中的test值默认为val，表示加载val.txt。
所以说如果想要修改测试数据集就需要修改DATA_SPLIT和INFO_PATH中的test值。
# kitti_dataset.yaml """ 总得来说，在训练的时候'train'和'test'分别对应训练集和验证集；在测试的时候'test'对应测试集。 所以需要根据训练和测试任务更换test的配置。 """ # 需要加载的文件名称，默认为train.txt val.txt DATA_SPLIT: { 'train': train, 'test': val } # 需要加载的pkl文件 可以设置多个 INFO_PATH: { 'train': [kitti_infos_train.pkl], 'test': [kitti_infos_val.pkl], }
demo.py和open3d_vis_utils.py分析（以KITTI数据集为例）
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使用Demo.py时，如果传入数据集参数时文件夹，则会获取文件夹所有符合后缀条件（.bin/.npy）的文件。
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模型预测结果pred_dicts是一个列表，列表元素为字典，字典包含’pred_boxes’, ‘pred_scores’, 'pred_labels’三个键。
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在open3d_vis_utils.py开头加入下面代码，目的是方式警告。不知道是什么原因，使用的时候一直会报颜色设置错误的警告。
# 关闭警告 open3d.utility.set_verbosity_level(open3d.utility.VerbosityLevel.Error) -
在draw_box函数中可以得到box3d，它是OrientedBoundingBox类型，所以可以通过get_box_points、get_center等函数获得相应的点坐标。
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可以在draw_box函数中加入下面代码，功能是给方框标记中心点，中心点的颜色与方框相同。
# 给方框标记中心点 if center: sphere_center = open3d.geometry.TriangleMesh.create_sphere(radius=0.1) sphere_center.paint_uniform_color(box_colormap[ref_labels[i]]) sphere_center.translate(box3d.get_center()) vis.add_geometry(sphere_center) -
可以在open3d_vis_utils.py中添加下面的代码用于绘制POINT_CLOUD_RANGE。如图所示，红色框为点云边界框。
# 根据最大边界点和最小边界点画出方框---在这里是用于画POINT_CLOUD_RANGE的，该参数配置于voxset.yaml min_bound = [0, -39.68, -3] max_bound = [69.12, 39.68, 1] bbox = open3d.geometry.AxisAlignedBoundingBox(min_bound, max_bound) bbox_lines = open3d.geometry.LineSet.create_from_axis_aligned_bounding_box(bbox) bbox_lines.paint_uniform_color([1, 0, 0]) vis.add_geometry(bbox_lines)
使用自定义数据集进行训练
准备数据集
首先需要按照官方教程创建文件目录，如下所示。
OpenPCDet
├── data
│ ├── custom
│ │ │── ImageSets
│ │ │ │── train.txt
│ │ │ │── val.txt
│ │ │── points
│ │ │ │── 000000.npy
│ │ │ │── 999999.npy
│ │ │── labels
│ │ │ │── 000000.txt
│ │ │ │── 999999.txt
├── pcdet
├── tools
使用SUSTechPOINTS标注完后会得到json格式的标签文件，我们需要提取有用的内容再保存成txt格式。
OpenPCDet支持的自定义label文件格式如下所示
# format: [x y z dx dy dz heading_angle category_name]
1.50 1.46 0.10 5.12 1.85 4.13 1.56 Vehicle
5.54 0.57 0.41 1.08 0.74 1.95 1.57 Pedestrian
其中最后一个heading_angle，就是json标签文件中的rotation的z值。不过这个地方需要确保自己点云坐标系（激光雷达坐标系）与OpenPCDet中规定的坐标系是一致的，不然还需要转换成OpenPCDet坐标系。
可以使用下面这个函数实现将json格式的标签文件转换成符合OpenPCDet训练的标签文件。
def json_to_txt(json_path, txt_path):
"""
将json文件转化成符合OpenPCDet训练的标签文件
json_path: json文件所在目录
txt_path： 生成txt文件目录
"""
json_list = os.listdir(json_path)
for json_name in json_list:
json_file = os.path.join(json_path, json_name)
with open(json_file, 'r') as f:
data = json.load(f)
label_list = []
for obj_dict in data:
label_name = obj_dict["obj_type"]
pos_xyz = obj_dict["psr"]["position"]
rot_xyz = obj_dict["psr"]["rotation"]
scale_xyz = obj_dict["psr"]["scale"]
temp = ""
for xyz_dict in [pos_xyz, scale_xyz]:
for key in ["x", "y", "z"]:
temp += str(xyz_dict[key])
temp += " "
temp += str(rot_xyz["z"]) + " " + str(label_name) + "\n"
label_list.append(temp)
txt_name = json_name.split(".")[0] + ".txt"
with open(os.path.join(txt_path, txt_name), "w") as f:
for label in label_list:
f.write(label)
除了需要转换标签文件，还需要将pcd格式的点云转换成npy格式。可以使用下面的函数实现。
def pcd_to_npy(pcd_path, npy_path):
"""
将pcd文件转换成npy文件
pcd_path: pcd格式点云目录
npy_path: npy格式点云输出目录
"""
pcd_list = os.listdir(pcd_path)
for pcd_name in pcd_list:
pcd_file = os.path.join(pcd_path, pcd_name)
lidar = []
pcd = o3d.io.read_point_cloud(pcd_file)
points = np.array(pcd.points)
for linestr in points:
if len(linestr) == 3: # only x,y,z
linestr_convert = list(map(float, linestr))
linestr_convert.append(0)
lidar.append(linestr_convert)
if len(linestr) == 4: # x,y,z,i
linestr_convert = list(map(float, linestr))
lidar = np.array(lidar).astype(np.float32)
np.save(os.path.join(npy_path, pcd_name[:-4]+".npy"), lidar)
可以使用下面的函数快速生成train.txt和val.txt
def get_train_val_txt(src_path, dst_path, num_of_train):
"""
src_path: 标签文件目录
dst_path: 输出文件目录
num_of_train: 训练集样本数量
"""
src_list = os.listdir(src_path)
random.shuffle(src_list)
with open(os.path.join(dst_path, "train.txt"), 'w') as f:
for index in range(num_of_train):
f.write(src_list[index].split(".")[0])
f.write('\n')
with open(os.path.join(dst_path, "val.txt"), 'w') as f:
for index in range(num_of_train, len(src_list)):
f.write(src_list[index].split(".")[0])
f.write('\n')
将npy点云、txt标签、train.txt和val.txt放到指定目录下。修改custom_dataset.py，需要根据自己数据集修改分类类别。
修改custom_dataset.yaml。主要关注以下内容：
# 与KITTI数据集映射 左边是自己数据集 右边是KITTI数据集
# 这个地方只会在eval阶段会用到，所以如果自己不需要eval的话可以不加
MAP_CLASS_TO_KITTI: {
# 'Vehicle': 'Car'
'Pedestrian': 'Pedestrian',
'BicycleRider': 'Cyclist',
}
# 需要与自己的点云数据格式对应，一般不需要改
POINT_FEATURE_ENCODING: {
encoding_type: absolute_coordinates_encoding,
used_feature_list: ['x', 'y', 'z', 'intensity'],
src_feature_list: ['x', 'y', 'z', 'intensity'],
}
DATA_AUGMENTOR:
DISABLE_AUG_LIST: ['placeholder']
AUG_CONFIG_LIST:
- NAME: gt_sampling
USE_ROAD_PLANE: False
DB_INFO_PATH:
- custom_dbinfos_train.pkl
PREPARE: {
# 需要改成自己的数据集类别
filter_by_min_points: ['Pedestrian:5', 'BicycleRider:5'],
# filter_by_difficulty: [-1], # 这个地方如果不注释的话训练可能会报错，可以自己尝试一下
}
# 需要改成自己的数据集类别
SAMPLE_GROUPS: [Pedestrian:15', 'BicycleRider:15']
NUM_POINT_FEATURES: 4
DATABASE_WITH_FAKELIDAR: False
REMOVE_EXTRA_WIDTH: [0.0, 0.0, 0.0]
LIMIT_WHOLE_SCENE: True
最后在命令行运行下面命令。如果不报错的话就可以得到训练数据集了。
python -m pcdet.datasets.custom.custom_dataset create_custom_infos tools/cfgs/dataset_configs/custom_dataset.yaml
修改网络yaml配置文件
# 要改成自己的类别
CLASS_NAMES: ['Pedestrian', 'BicycleRider']
# 需要修改成custom_dataset.yaml
_BASE_CONFIG_: cfgs/dataset_configs/custom_dataset.yaml
# 点云范围 [x_min, y_min, z_min, x_max, y_max, z_max]
# 需要和VOXEL_SIZE满足倍数关系。X和Y轴与体素需要满足16倍的关系。详细配置可以看官方教程。
POINT_CLOUD_RANGE: [0, -15.36, -2, 15.36, 15.36, 2]
# 按照自己数据集修改
DATA_AUGMENTOR:
DISABLE_AUG_LIST: ['placeholder']
AUG_CONFIG_LIST:
- NAME: gt_sampling
# 该数据增强方法起源于SECOND网络，作者将其他帧ground truth矩形框内的点云抽取出来放在当前帧的空余位置，
# 以此来形成“新”一帧的训练数据，达到数据增强的目的。
USE_ROAD_PLANE: False
DB_INFO_PATH:
- custom_dbinfos_train.pkl
PREPARE: {
# 保留至少5个点的车辆、行人和骑行者
filter_by_min_points: ['Pedestrian:5', 'BicycleRider:5'],
# filter_by_difficulty: [-1],
}
# 指定需要采样的物体类别和数量
SAMPLE_GROUPS: ['Pedestrian:15', 'BicycleRider:15']
NUM_POINT_FEATURES: 4
DATABASE_WITH_FAKELIDAR: False
REMOVE_EXTRA_WIDTH: [0.0, 0.0, 0.0]
LIMIT_WHOLE_SCENE: False
# anchor配置，需要适配自己的数据集
ANCHOR_GENERATOR_CONFIG: [
{
'class_name': 'Pedestrian',
# 尺寸 长宽高 单位为米
'anchor_sizes': [[0.75, 0.66, 1.73]],
'anchor_rotations': [0, 1.57], # 旋转角度 0°和90°(弧度π/2=1.57）表示anchor可以沿水平和垂直方向旋转
'anchor_bottom_heights': [-0.6], # 底部高度，离地面的高度
'align_center': False, # 居中对齐
'feature_map_stride': 1, # 特征图步幅
'matched_threshold': 0.5, # 匹配阈值 高于这个阈值的被认为是正样本
'unmatched_threshold': 0.35 # 不匹配阈值 低于这个阈值的被认为是负样本
},
{
'class_name': 'BicycleRider',
'anchor_sizes': [[1.83, 0.74, 1.64]],
'anchor_rotations': [0, 1.57],
'anchor_bottom_heights': [-0.6],
'align_center': False,
'feature_map_stride': 1,
'matched_threshold': 0.5,
'unmatched_threshold': 0.35
}
]
可以使用下面的代码获取自己类别的平均anchor
# 获取每个类别的评价lwh，以此来设置anchor
import os
if __name__ == "__main__":
label_path = "data/custom/labels"
label_list = os.listdir(label_path)
# l w h
P_counts = 0
Pedestrian = [0.0, 0.0, 0.0]
B_counts = 0
BicycleRider = [0.0, 0.0, 0.0]
for label_name in label_list:
label_file = os.path.join(label_path, label_name)
with open(label_file, 'r') as f:
data = f.readlines()
for line in data:
temp_list = line.split(" ")
cls_name = temp_list[-1][:-1]
if cls_name == "Pedestrian":
Pedestrian[0] += float(temp_list[3])
Pedestrian[1] += float(temp_list[4])
Pedestrian[2] += float(temp_list[5])
P_counts += 1
else:
BicycleRider[0] += float(temp_list[3])
BicycleRider[1] += float(temp_list[4])
BicycleRider[2] += float(temp_list[5])
B_counts += 1
print(f"P l{Pedestrian[0]/P_counts} w{Pedestrian[1]/P_counts} h{Pedestrian[2]/P_counts}")
print(f"B l{BicycleRider[0]/B_counts} w{BicycleRider[1]/B_counts} h{BicycleRider[2]/B_counts}")
按照上述要求修改完就可以训练了。
最后分享一下我自己拍摄标注的数据集：点我下载
这个数据集是以树为目标的，已经处理成自定义数据集的格式了，可以直接使用。
使用pointrcnn网络训练树数据集
pointrcnn.yaml文件
CLASS_NAMES: ['Tree']
DATA_CONFIG:
_BASE_CONFIG_: cfgs/dataset_configs/custom_dataset.yaml
DATA_PROCESSOR:
- NAME: mask_points_and_boxes_outside_range
REMOVE_OUTSIDE_BOXES: True
- NAME: shuffle_points
SHUFFLE_ENABLED: {
'train': True,
'test': False
}
MODEL:
NAME: PointRCNN
BACKBONE_3D:
NAME: PointNet2MSG
SA_CONFIG:
NPOINTS: [4096, 1024, 256, 64]
RADIUS: [[0.1, 0.5], [0.5, 1.0], [1.0, 2.0], [2.0, 4.0]]
NSAMPLE: [[16, 32], [16, 32], [16, 32], [16, 32]]
MLPS: [[[16, 16, 32], [32, 32, 64]],
[[64, 64, 128], [64, 96, 128]],
[[128, 196, 256], [128, 196, 256]],
[[256, 256, 512], [256, 384, 512]]]
FP_MLPS: [[128, 128], [256, 256], [512, 512], [512, 512]]
POINT_HEAD:
NAME: PointHeadBox
CLS_FC: [256, 256]
REG_FC: [256, 256]
CLASS_AGNOSTIC: False
USE_POINT_FEATURES_BEFORE_FUSION: False
TARGET_CONFIG:
GT_EXTRA_WIDTH: [0.2, 0.2, 0.2]
BOX_CODER: PointResidualCoder
BOX_CODER_CONFIG: {
'use_mean_size': True,
'mean_size': [
[3.9, 1.6, 1.56],
[0.8, 0.6, 1.73],
[1.76, 0.6, 1.73]
]
}
LOSS_CONFIG:
LOSS_REG: WeightedSmoothL1Loss
LOSS_WEIGHTS: {
'point_cls_weight': 1.0,
'point_box_weight': 1.0,
'code_weights': [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
}
ROI_HEAD:
NAME: PointRCNNHead
CLASS_AGNOSTIC: True
ROI_POINT_POOL:
POOL_EXTRA_WIDTH: [0.0, 0.0, 0.0]
NUM_SAMPLED_POINTS: 512
DEPTH_NORMALIZER: 70.0
XYZ_UP_LAYER: [128, 128]
CLS_FC: [256, 256]
REG_FC: [256, 256]
DP_RATIO: 0.0
USE_BN: False
SA_CONFIG:
NPOINTS: [128, 32, -1]
RADIUS: [0.2, 0.4, 100]
NSAMPLE: [16, 16, 16]
MLPS: [[128, 128, 128],
[128, 128, 256],
[256, 256, 512]]
NMS_CONFIG:
TRAIN:
NMS_TYPE: nms_gpu
MULTI_CLASSES_NMS: False
NMS_PRE_MAXSIZE: 9000
NMS_POST_MAXSIZE: 512
NMS_THRESH: 0.8
TEST:
NMS_TYPE: nms_gpu
MULTI_CLASSES_NMS: False
NMS_PRE_MAXSIZE: 9000
NMS_POST_MAXSIZE: 100
NMS_THRESH: 0.85
TARGET_CONFIG:
BOX_CODER: ResidualCoder
ROI_PER_IMAGE: 128
FG_RATIO: 0.5
SAMPLE_ROI_BY_EACH_CLASS: True
CLS_SCORE_TYPE: cls
CLS_FG_THRESH: 0.6
CLS_BG_THRESH: 0.45
CLS_BG_THRESH_LO: 0.1
HARD_BG_RATIO: 0.8
REG_FG_THRESH: 0.55
LOSS_CONFIG:
CLS_LOSS: BinaryCrossEntropy
REG_LOSS: smooth-l1
CORNER_LOSS_REGULARIZATION: True
LOSS_WEIGHTS: {
'rcnn_cls_weight': 1.0,
'rcnn_reg_weight': 1.0,
'rcnn_corner_weight': 1.0,
'code_weights': [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
}
POST_PROCESSING:
RECALL_THRESH_LIST: [0.3, 0.5, 0.7]
SCORE_THRESH: 0.1
OUTPUT_RAW_SCORE: False
EVAL_METRIC: kitti
NMS_CONFIG:
MULTI_CLASSES_NMS: False
NMS_TYPE: nms_gpu
NMS_THRESH: 0.1
NMS_PRE_MAXSIZE: 4096
NMS_POST_MAXSIZE: 500
OPTIMIZATION:
BATCH_SIZE_PER_GPU: 2
NUM_EPOCHS: 80
OPTIMIZER: adam_onecycle
LR: 0.01
WEIGHT_DECAY: 0.01
MOMENTUM: 0.9
MOMS: [0.95, 0.85]
PCT_START: 0.4
DIV_FACTOR: 10
DECAY_STEP_LIST: [35, 45]
LR_DECAY: 0.1
LR_CLIP: 0.0000001
LR_WARMUP: False
WARMUP_EPOCH: 1
GRAD_NORM_CLIP: 10
custom_dataset.yaml
DATASET: 'CustomDataset'
DATA_PATH: '../data/tree_data'
# POINT_CLOUD_RANGE: [0, -13, -1, 10, 13, 2]
POINT_CLOUD_RANGE: [0, -10.24, -1, 10.24, 10.24, 3]
# 与KITTI数据集映射 左边是自己数据集 右边是KITTI数据集
MAP_CLASS_TO_KITTI: {
# 'Vehicle': 'Car'
'Tree': 'Pedestrian',
# 'Zhuzi': 'Cyclist',
}
DATA_SPLIT: {
'train': train,
'test': val
}
INFO_PATH: {
'train': [custom_infos_train.pkl],
'test': [custom_infos_val.pkl],
}
GET_ITEM_LIST: ["points"]
FOV_POINTS_ONLY: True
POINT_FEATURE_ENCODING: {
encoding_type: absolute_coordinates_encoding,
used_feature_list: ['x', 'y', 'z', 'intensity'],
src_feature_list: ['x', 'y', 'z', 'intensity'],
}
DATA_AUGMENTOR:
DISABLE_AUG_LIST: ['placeholder']
AUG_CONFIG_LIST:
- NAME: gt_sampling
USE_ROAD_PLANE: False
DB_INFO_PATH:
- custom_dbinfos_train.pkl
PREPARE: {
# filter_by_min_points: ['Vehicle:5', 'Pedestrian:5', 'Cyclist:5'],
# filter_by_min_points: ['Pedestrian:5', 'BicycleRider:5'],
filter_by_min_points: ['Tree:5'],
}
# SAMPLE_GROUPS: ['Vehicle:20', 'Pedestrian:15', 'Cyclist:15']
# SAMPLE_GROUPS: [Pedestrian:15', 'BicycleRider:15']
SAMPLE_GROUPS: ['Tree:15']
NUM_POINT_FEATURES: 4
DATABASE_WITH_FAKELIDAR: False
REMOVE_EXTRA_WIDTH: [0.0, 0.0, 0.0]
LIMIT_WHOLE_SCENE: True
- NAME: random_world_flip
ALONG_AXIS_LIST: ['x', 'y']
- NAME: random_world_rotation
WORLD_ROT_ANGLE: [-0.78539816, 0.78539816]
- NAME: random_world_scaling
WORLD_SCALE_RANGE: [0.95, 1.05]
DATA_PROCESSOR:
- NAME: mask_points_and_boxes_outside_range
REMOVE_OUTSIDE_BOXES: True
- NAME: shuffle_points
SHUFFLE_ENABLED: {
'train': True,
'test': False
}
- NAME: transform_points_to_voxels
VOXEL_SIZE: [0.1, 0.1, 0.15]
MAX_POINTS_PER_VOXEL: 5
MAX_NUMBER_OF_VOXELS: {
'train': 150000,
'test': 150000
}
感谢MTSPha在评论区的经验分享！！对于基于体素的网络来说，体素大小与点云范围有比例关系，需要设置成符号条件的数值才行！！！
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