Python cvat的kitti raw data格式里的3D点云单个tracklet_labels.xml文件和打开对应frame_list.txt文件对应点云列表解析为paddle3D训练格式多个txt的脚本

时间: 2024-05-07 10:23:08 浏览: 193
y = 0) : x(_x), y(_y) {} }; enum class CellType { Empty, Black, White }; enum class GameState { BlackWin, WhiteWin, Draw, Playing }; ``` 然后,定义了 `Board` 类表示棋盘,其中包以下是将Kitti Raw Data中的3D点云转换为Paddle3D训练格式的步骤: 1. 首先,你需要下载Kitti Raw Data的点云数据集和标注数据集。点云数据集包含velody括以下成员函数: - `getLegalMoves()` 函数返回当前可以下棋的合法位置; - `placePiece()` 函数ne文件夹,标注数据集包含tracklet_labels.xml和frame_list.txt文件。 2. 安装Python cvat库,尝试在给定的位置下棋,并返回是否下棋成功; - `getGameState()` 函数返回当前游戏状态; -它提供了一些用于解析Kitti Raw Data的工具函数。 3. 解析单个tracklet_labels.xml `getCurrentTurn()` 函数返回当前下棋方; - `getCellType()` 函数返回给定位置的棋子类型。 ```c文件,提取每个物体的3D边界框和类别信息。将这些信息保存为一个字典,并++ class Board { public: Board() { for (int i = 0; i < BOARD_SIZE; i++) { for将字典写入一个txt文件中。这个txt文件的格式应该是这样的: ``` class_id x y (int j = 0; j < BOARD_SIZE; j++) { cells[i][j] = CellType::Empty; } z h w l ry ``` 其中,class_id是物体的类别id,x、y、z是物体中 } gameState = GameState::Playing; currentTurn = CellType::Black; } vector<Point> getLegalMoves()心点的坐标,h、w、l分别代表物体的高度、宽度和长度,ry是物 const { vector<Point> legalMoves; for (int i = 0; i < BOARD_SIZE; i++) { for (体相对于x轴的旋转角度。 4. 解析frame_list.txt文件,提取每个点云文件的int j = 0; j < BOARD_SIZE; j++) { if (cells[i][j] == CellType::Empty) { 路径信息。将这些路径信息保存为一个列表。 5. 使用Paddle3D提供的工具函数,将每 legalMoves.push_back(Point(i, j)); } } } return legalMoves; } bool placePiece(const个点云文件转换为Paddle3D训练格式,并保存为一个txt文件。这个txt文件的格式应该 Point& p, CellType type) { if (cells[p.x][p.y] != CellType::Empty) { return false是这样的: ``` x y z i ``` 其中,x、y、z是点的坐标,i是; } cells[p.x][p.y] = type; if (checkWin(p, type)) { gameState = (type点的反射强度。 6. 将步骤3和步骤5中生成的txt文件合并为一个大的txt == CellType::Black) ? GameState::BlackWin : GameState::WhiteWin; } else if (getLegalMoves().empty()) { 文件。这个大的txt文件的格式应该是这样的: ``` class_id x y z h w l ry x gameState = GameState::Draw; } else { currentTurn = (currentTurn == CellType::Black) ? CellType:: y z i x y z i ... ``` 其中,每个物体的信息和每个点的信息交替出现。 White : CellType::Black; } return true; } GameState getGameState() const { return gameState; } 7. 最后,将大的txt文件分成多个小的txt文件,每个小的txt文件包含一定 CellType getCurrentTurn() const { return currentTurn; } CellType getCellType(int x, int y) const数量的点。这些小的txt文件将作为Paddle3D训练时的输入数据。 注意:以上步骤 { return cells[x][y]; } private: CellType cells[BOARD_SIZE][BOARD_SIZE]; GameState gameState; 仅提供了一个大致的框架,具体实现细节需要根据你的实际情况进行调整。
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lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000204.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000205.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000206.bin lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000207.bin eval: 39%|█████████████████████████████▍ | 44/112 [00:06<00:07, 8.56it/s, mode=TEST, recall=0/0, rpn_iou=0]Traceback (most recent call last): File "eval_rcnn.py", line 908, in <module> eval_single_ckpt(root_result_dir) File "eval_rcnn.py", line 771, in eval_single_ckpt eval_one_epoch(model, test_loader, epoch_id, root_result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 694, in eval_one_epoch ret_dict = eval_one_epoch_rpn(model, dataloader, epoch_id, result_dir, logger) File "eval_rcnn.py", line 143, in eval_one_epoch_rpn for data in dataloader: File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 435, in __next__ lidar_file path: /root/autodl-tmp/project/data/KITTI/object/testing/velodyne/000208.bin data = self._next_data() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1085, in _next_data return self._process_data(data) File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/data/dataloader.py", line 1111, in _process_data data.reraise() File "/root/miniconda3/lib/python3.8/site-packages/torch/_utils.py", line 428, in reraise raise self.exc_type(msg) AssertionError: Caught AssertionError in DataLoader worker process 0.

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