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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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：

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。

mmdet3d将nuscens数据集换成kitti数据集

要将mmdet3d从nuscenes数据集转换为KITTI数据集，您需要执行以下步骤：

1. 更改数据集路径：在`configs/_base_/datasets/nuscenes.py`中，将`data_root`设置为KITTI数据集的路径。

2. 更改数据集类别：在`configs/_base_/datasets/nuscenes.py`中，将`classes`设置为KITTI数据集中实际的类别。

3. 更改数据预处理方式：在`configs/_base_/models/pv_rcnn.py`中，更改数据预处理方式以匹配KITTI数据集的格式。

4. 更改训练和测试配置：在`configs/kitti/`目录下创建新的配置文件，并将其与KITTI数据集和模型对齐。

5. 更改模型配置：在`configs/_base_/models/pv_rcnn.py`中，将模型输入的点云大小设置为KITTI数据集的点云大小。

6. 更改训练和测试批处理大小：在`configs/_base_/models/pv_rcnn.py`中，将训练和测试批处理大小设置为适合KITTI数据集的大小。

7. 更改评估指标：在`configs/_base_/datasets/kitti.py`中，将评估指标设置为KITTI数据集的指标。

完成上述步骤后，您可以使用mmdet3d来训练和测试KITTI数据集。