Calibrated Backprojection Network项目数据集获取指南

Calibrated Backprojection Network项目数据集获取指南

项目背景

Calibrated Backprojection Network是一个用于深度补全任务的深度学习项目，由alexklwong开发。该项目在KITTI、NYUv2和VOID等标准数据集上进行了实验验证，为深度估计领域的研究提供了重要参考。

数据集获取问题分析

在复现该项目实验过程中，许多研究者遇到了数据集获取的困难。原项目提供的Google Drive链接存在访问限制，导致无法顺利下载所需数据。这一问题直接影响了对项目代码的测试和实验结果验证。

数据集获取解决方案

KITTI数据集

KITTI数据集是自动驾驶领域广泛使用的基准数据集。获取该数据集需要遵循以下步骤：

1. 从KITTI官方Amazon S3存储桶下载三个关键压缩包：

   • data_depth_velodyne.zip
   • data_depth_selection.zip
   • data_depth_annotated.zip

2. 使用项目提供的脚本进行数据解压和组织：

   mkdir -p data/kitti_depth_completion
   mkdir -p data/kitti_depth_completion/train_val_split
   mkdir -p data/kitti_depth_completion/train_val_split/sparse_depth
   mkdir -p data/kitti_depth_completion/train_val_split/ground_truth
   mkdir -p data/kitti_depth_completion/validation
   mkdir -p data/kitti_depth_completion/testing
   mkdir -p data/kitti_depth_completion/tmp
   

3. 解压并整理数据文件结构，确保各子数据集（训练集、验证集、测试集）正确分离。

4. 运行Python处理脚本完成最终的数据集配置：

   python setup/setup_dataset_kitti.py
   

NYUv2和VOID数据集

针对这两个数据集，项目维护者已将其存储位置从Google Drive迁移至OneDrive/SharePoint平台，解决了原有的访问限制问题。研究者可以直接从新提供的链接获取这些数据集。

技术建议

1. 数据预处理：在数据集下载完成后，建议检查各文件的完整性，特别是对于KITTI这样的大型数据集，确保所有文件都已正确下载和解压。

2. 存储空间：这些数据集通常需要较大的存储空间，建议准备至少100GB的可用空间以确保顺利处理。

3. 权限管理：对于需要登录才能下载的数据集（如KITTI），建议提前注册相关账号并确认下载权限。

4. 版本控制：不同版本的数据集可能包含不同的标注信息，建议使用项目推荐的具体版本以保证实验可复现性。

结语

数据集获取是深度学习研究中的基础但关键环节。通过本文提供的解决方案，研究者可以顺利获取Calibrated Backprojection Network项目所需的所有数据集，为后续的模型训练和测试奠定基础。建议在遇到类似问题时，首先检查数据源的访问政策变化，并保持与项目维护者的沟通。