mmdet3d自定义数据集

MMDetection3D是一个基于PyTorch的开源3D目标检测工具包，可以用于自定义数据集的训练和测试。下面是基于MMDetection3D的自定义数据集训练和测试的步骤：

数据集准备

首先，你需要准备自己的数据集。数据集需要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。可以将数据集保存为.pkl文件或者.json文件。

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。

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 ${CONFIG_FILE} [optional arguments]
登录后复制
其中，${CONFIG_FILE}是你修改后的配置文件路径。

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 ${RESULT_FILE}
登录后复制
其中，${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。
以上就是基于MMDetection3D的自定义数据集训练和测试的步骤。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。

相关问题

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：

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。

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。

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。

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 ${CONFIG_FILE} [optional arguments]
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其中，${CONFIG_FILE}是你修改后的配置文件路径。

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 ${RESULT_FILE}
登录后复制
其中，${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。

mmdet3d s3dis

如何使用 MMDetection3D 处理 S3DIS 数据集
MMDetection3D (简称 mmdet3d) 是一个开源的三维目标检测框架，支持多种三维感知任务。S3DIS（Stanford Large-Scale 3D Indoor Spaces Dataset）是一个广泛使用的室内场景点云数据集。
要使用 mmdet3d 来处理 S3DIS 数据集，需遵循以下配置和操作：
安装依赖库
首先安装必要的 Python 库，包括但不限于 PyTorch 和 mmcv：
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu117/index.html
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接着安装 mmdet3d 及其依赖项：
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
cd mmdetection3d
pip install -e .
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准备数据集
下载并解压 S3DIS 数据集至指定目录。通常情况下，该数据集会被放置在一个名为 data 的文件夹内，并按照官方文档中的建议进行预处理[^1]。
对于 S3DIS 特定的数据准备脚本可以在 mmdet3d 中找到，这些脚本会帮助转换原始格式为适合训练的形式。具体路径可能类似于 tools/data/s3dis/create_data.py 或者类似的命名方式。
运行如下命令完成数据转化：
python tools/data/s3dis/create_data.py data/s3dis/
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配置模型与训练设置
编辑或新建配置文件以适应特定需求。例如，在 configs/_base_/datasets/s3dis.py 文件中定义好数据加载器和其他必要参数；而在另一个配置文件里设定所选用的骨干网络架构及其超参等细节。
启动训练过程前还需调整一些全局变量如工作目录、日志级别等信息。这可以通过修改主配置文件顶部的相关字段实现。
开始训练流程：
python tools/train.py configs/my_custom_config.py
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其中 my_custom_config.py 就是你自定义好的配置文件名。
测试与评估
当训练完成后，可以利用测试模式来验证模型效果以及计算各项指标得分。同样地，这也是通过调用相应工具函数来进行的：
python tools/test.py configs/my_custom_config.py checkpoints/latest.pth --eval mAP
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上述命令将会基于最新保存下来的权重文件执行推理，并输出 Mean Average Precision (mAP) 结果作为评价标准之一。