MMDetection3D项目：自定义数据集训练指南

MMDetection3D项目：自定义数据集训练指南

mmdetection3d OpenMMLab's next-generation platform for general 3D object detection. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmdetection3d

前言

在3D目标检测领域，研究人员和开发者经常需要在自己的数据集上训练模型。本文将详细介绍如何在MMDetection3D框架中使用自定义数据集进行模型训练、测试和推理。我们将以Waymo数据集为例，展示完整的处理流程。

准备工作概述

使用自定义数据集训练3D检测模型主要包含三个关键步骤：

1. 数据集准备与格式转换
2. 配置文件准备
3. 模型训练、测试与推理

数据集准备

MMDetection3D支持三种方式处理新数据集：

1. 转换为现有格式（推荐）

将数据集转换为框架已支持的格式（如KITTI格式）。这种方法通常最简单，因为可以直接复用现有的数据加载器和处理逻辑。

2. 转换为标准格式

将数据集整理为MMDetection3D定义的标准格式。这种方法提供了更大的灵活性，同时保持了代码的简洁性。

3. 实现全新数据集类

完全自定义数据集类和处理逻辑。这种方法最为灵活但实现复杂度最高，通常只在特殊情况下使用。

KITTI格式详解

KITTI格式是3D目标检测领域广泛使用的标准格式之一。其目录结构如下：

data/kitti/
├── ImageSets/       # 包含训练/验证/测试集划分文件
├── testing/         # 测试数据
│   ├── calib/       # 标定文件
│   ├── image_2/     # 图像数据
│   ├── velodyne/    # 点云数据
├── training/        # 训练数据
│   ├── calib/
│   ├── image_2/
│   ├── label_2/     # 标注文件
│   ├── velodyne/

KITTI标注文件采用文本格式，每行代表一个物体实例，包含以下信息：

| 字段 | 描述 | |------|------| | type | 物体类别（Car, Pedestrian等） | | truncated | 截断程度（0-1） | | occluded | 遮挡状态（0-3） | | alpha | 观察角度（弧度） | | bbox | 2D边界框坐标（左、上、右、下） | | dimensions | 3D尺寸（高、宽、长） | | location | 3D位置（相机坐标系下的x,y,z） | | rotation_y | 绕Y轴的旋转角度 |

Waymo数据集转换示例

要将Waymo数据集转换为KITTI格式，需要完成以下工作：

1. 数据转换器：编写脚本将Waymo原始数据转换为KITTI格式
2. 数据集类：继承KittiDataset实现WaymoDataset
3. 评估指标：实现Waymo特有的评估指标

这种方法的优势在于可以复用KITTI数据加载和预处理的大部分逻辑，只需针对Waymo特有的部分进行修改。

配置文件准备

准备好数据集后，需要调整配置文件以适应新数据集。以PointPillars模型为例：

1. 数据集配置：指定数据路径、类别信息、数据增强等
2. 模型配置：调整模型结构参数
3. 训练配置：设置优化器、学习率策略等

关键配置项包括：

• 点云范围（point_cloud_range）
• 体素大小（voxel_size）
• 类别名称（class_names）
• 评估指标（evaluation）

模型训练

配置完成后，使用以下命令启动训练：

python tools/train.py configs/pointpillars/your_config.py

训练过程中可以监控以下指标：

• 损失值变化
• 验证集性能
• 学习率调整情况

测试与评估

训练完成后，使用以下命令进行测试：

python tools/test.py configs/pointpillars/your_config.py work_dirs/checkpoint.pth

对于Waymo数据集，评估时需要注意：

1. 准备官方评估工具所需的额外文件
2. 确保评估指标设置正确
3. 可能需要处理大规模数据的分块评估

最佳实践建议

1. 从小规模数据开始：先在小规模数据上验证流程正确性
2. 可视化检查：使用工具可视化数据加载和标注结果
3. 逐步调参：先使用较小的学习率和较少的epoch进行测试
4. 性能监控：关注GPU显存使用情况和训练速度

常见问题解决

1. 数据加载错误：检查数据路径和格式是否正确
2. 显存不足：减小batch size或输入分辨率
3. 性能不佳：调整数据增强策略或模型参数
4. 评估失败：确认评估指标与数据集匹配

通过本文介绍的方法，开发者可以高效地在MMDetection3D框架中使用自定义数据集进行3D目标检测模型的训练和评估。

mmdetection3d OpenMMLab's next-generation platform for general 3D object detection. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmdetection3d