[OpenPCDet]데이터셋 설정파일 포멧조사

[이승현]

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DATASET: 'KittiDataset' DATA_PATH: '../data/kitti'   POINT_CLOUD_RANGE: [0, -40, -3, 70.4, 40, 1]   DATA_SPLIT: {     'train': train,     'test': val }   INFO_PATH: {     'train': [kitti_infos_train.pkl],     'test': [kitti_infos_val.pkl], }   GET_ITEM_LIST: ["points"] FOV_POINTS_ONLY: True   DATA_AUGMENTOR:     DISABLE_AUG_LIST: ['placeholder']     AUG_CONFIG_LIST:         - NAME: gt_sampling           USE_ROAD_PLANE: True           DB_INFO_PATH:               - kitti_dbinfos_train.pkl           PREPARE: {              filter_by_min_points: ['Car:5', 'Pedestrian:5', 'Cyclist:5'],              filter_by_difficulty: [-1],           }             SAMPLE_GROUPS: ['Car:20','Pedestrian:15', 'Cyclist:15']           NUM_POINT_FEATURES: 4           DATABASE_WITH_FAKELIDAR: False           REMOVE_EXTRA_WIDTH: [0.0, 0.0, 0.0]           LIMIT_WHOLE_SCENE: True           - NAME: random_world_flip           ALONG_AXIS_LIST: ['x']           - NAME: random_world_rotation           WORLD_ROT_ANGLE: [-0.78539816, 0.78539816]           - NAME: random_world_scaling           WORLD_SCALE_RANGE: [0.95, 1.05]     POINT_FEATURE_ENCODING: {     encoding_type: absolute_coordinates_encoding,     used_feature_list: ['x', 'y', 'z', 'intensity'],     src_feature_list: ['x', 'y', 'z', 'intensity'], }     DATA_PROCESSOR:     - NAME: mask_points_and_boxes_outside_range       REMOVE_OUTSIDE_BOXES: True       - NAME: shuffle_points       SHUFFLE_ENABLED: {         'train': True,         'test': False       }       - NAME: transform_points_to_voxels       VOXEL_SIZE: [0.05, 0.05, 0.1]       MAX_POINTS_PER_VOXEL: 5       MAX_NUMBER_OF_VOXELS: {         'train': 16000,         'test': 40000       } Colored by Color Scripter

cs

• DATASET
  사용할 데이터셋 클래스 이름 정의
  호출: dataset.__init__()에서 동적 클래스 로딩
  클래스명과 대응되는 데이터셋 클래스를 OpenPCDet이 자동으로 호출
  (pcdet/datasets/__init__.py)
• DATA_PATH
  KITTI 데이터셋의 기본 경로를 지정
  → 호출: 데이터 로딩 시 root_path 매개변수로 사용됨
  (pcdet/datasets/kitti/kitti_dataset.py)

• 포인트 클라우드 범위 설정으로 [min_x, min_y, min_z, max_x, max_y, max_z]로 표현
  [0, -40, -3, 70.4, 40, 1] (KITTI의 기본 범위임)

• 포인트 범위 외부 데이터 제거 (mask_points_and_boxes_outside_range)

• 앵커(anchor) 생성, augmentation 및 데이터 전처리 시 참조 범위

OpenPCDet/pcdet/utils/common_utils.py at master · open-mmlab/OpenPCDet

• DATA_SPLIT: 훈련(train), 테스트(test) 세트 분할 정의

• INFO_PATH: 각 split의 미리 생성된 데이터 정보 pickle 파일(.pkl)

• 호출: 데이터 로딩 시 해당 파일을 로드해 데이터 정보 획득
  (pcdet/datasets/kitti/kitti_dataset.py)

• gt_sampling: Ground Truth를 DB에서 샘플링하여 데이터 추가

  • DB_INFO_PATH: 샘플링용 DB 정보 파일 (.pkl)

  • PREPARE: 최소 포인트 및 난이도 필터 설정

  • SAMPLE_GROUPS: 클래스별 GT 추가 개수 지정

  • 호출:
    pcdet/datasets/augmentor/database_sampler.py

  • GT 샘플링 후 추가된 객체로 더욱 풍부한 데이터 제공

• random_world_flip: 지정된 축을 기준으로 랜덤한 좌우반전

  • ALONG_AXIS_LIST: 반전할 축 지정 (예시: x축)

  • 호출:
    pcdet/datasets/augmentor/data_augmentor.py

• random_world_rotation: 데이터의 월드 좌표계를 랜덤하게 회전

  • WORLD_ROT_ANGLE: 회전 각도 범위(라디안 단위)

  • 호출:
    데이터 전처리 단계 내에서 적용
    (pcdet/datasets/augmentor/data_augmentor.py)

• random_world_scaling: 포인트 클라우드를 랜덤하게 확대/축소

  • WORLD_SCALE_RANGE: 스케일링 범위

  • 호출:
    데이터 전처리 단계 내에서 적용
    (pcdet/datasets/augmentor/data_augmentor.py)

•  

• absolute_coordinates_encoding: 절대 좌표 인코딩 사용

• used_feature_list, src_feature_list: 사용될 피처와 원본 피처 정의 (x,y,z,intensity)

• 호출:
  포인트 데이터를 voxel 변환 전 인코딩 시 적용
  (pcdet/datasets/processor/data_processor.py)

• mask_points_and_boxes_outside_range:
  포인트 클라우드 및 박스를 지정한 POINT_CLOUD_RANGE 밖으로 제거

• shuffle_points:
  포인트 순서 랜덤 셔플링

• transform_points_to_voxels:
  포인트를 voxel로 변환(3D CNN 입력 형식)

  • VOXEL_SIZE: 각 voxel 크기 지정

  • MAX_POINTS_PER_VOXEL: voxel당 최대 포인트 수 제한

  • MAX_NUMBER_OF_VOXELS: voxel 최대 개수 제한 (메모리 관리 목적)

• 호출:
  데이터셋 클래스에서 직접 호출되어 학습용 데이터 처리
  (pcdet/datasets/processor/data_processor.py)