kitti-depth数据集转coco

根据引用\[1\]和引用\[2\]的内容，你可以使用官方提供的demo程序将Kitti数据集转换为COCO格式。首先，你需要进行环境配置，确保你已经安装了必要的依赖项。然后，你可以使用configs/fcos/fcos_r50_caffe_fpn_4x4_1x_coco.py作为配置文件，并将其中的coco_detection.py改为kitti_detection.py，并将类别数修改为3类。接下来，你可以使用该配置文件进行训练。

然而，根据引用\[3\]的内容，目前目标检测领域常用的数据集格式并不包括Kitti数据集。因此，你可能需要手动进行数据格式转换。你可以参考引用\[3\]中提供的代码，将Kitti数据集转换为COCO格式。这样，你就可以使用转换后的数据集进行训练了。同时，你还可以使用标签可视化的代码来检查转换后的数据集是否正确。

总结起来，要将Kitti-depth数据集转换为COCO格式，你可以使用官方提供的demo程序进行转换，或者手动编写代码进行转换。无论哪种方法，都需要确保数据集格式的匹配，并进行相应的配置和训练。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【mmdetection】使用kitti数据集进行训练](https://blog.csdn.net/Left_control_right/article/details/110881893)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [目标检测数据集格式转换 : COCO、VOC、YOLO互相转换](https://blog.csdn.net/qq_38574198/article/details/122057867)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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