mmdet3d如何自定义数据集

MMDetection3D支持自定义数据集，下面是自定义数据集的步骤：

1. 数据集准备

在准备数据集时，需要将数据集保存为.pkl文件或者.json文件，并且包含点云数据和对应的标注信息。标注信息包括每个物体的类别、中心点坐标、大小以及朝向等。

2. 数据集类的定义

在MMDetection3D中，需要定义一个数据集类，继承自`mmdet3d.datasets.CustomDataset`。在数据集类中，需要实现`load_annotations`方法和`get_data_info`方法，其中`load_annotations`方法用于加载标注信息，`get_data_info`方法用于获取数据集大小。

可以参考`mmdet3d/datasets/kitti_mono.py`中的实现方式，对于自己的数据集进行定义。

3. 配置文件修改

修改MMDetection3D的配置文件，根据自己的数据集进行修改。配置文件包括数据集路径、数据集大小、训练参数等，可以参考`configs/kitti/cbgs_mghead_3x2x_kitti_mono.py`中的实现。

4. 模型训练

使用命令行运行训练脚本，开始训练模型：

python tools/train.py ${CONFIG_FILE} [optional arguments]

其中，`${CONFIG_FILE}`是你修改后的配置文件路径。

5. 模型测试

使用命令行运行测试脚本，测试模型的性能：

python tools/test.py ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} --out ${RESULT_FILE}

其中，`${CHECKPOINT_FILE}`是你训练得到的模型权重文件路径，`${RESULT_FILE}`是测试结果保存的路径。

以上就是自定义数据集的步骤，需要注意的是，自定义数据集的训练和测试需要一定的数据处理和计算资源，对于初学者来说可能会有一定的难度。