DSGN++记录

weixin_47343723

已于 2023-09-04 19:10:59 修改

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分类专栏： 3D 目标检测文章标签： python 开发语言

于 2022-11-22 22:12:59 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_47343723/article/details/127986435

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本文详细介绍了DSGN++在深度学习预处理中的步骤，包括3Dbox的理解、数据增强策略和坐标转换。重点讨论了预处理中如何处理不同坐标系、随机选择与筛选、坐标转换以及图像的2D裁剪。还提到了网络结构，并对数据增强中的copy_paste策略进行了说明。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

11.22

每天发现新东西之：

kitti榜单上的Car数据只测评Car标签的3Dbox(可以包括Van)， 这就导致方法会忽视其他类型的车辆，所以在Train时有一步预处理方法用于忽视其他类型的标签，这一步对应stereo_kitti_dataset.py文件中Line335左右，由train.py中的train_model调用：

# 对label进行处理
if 'annos' in info:
    annos = info['annos']
    if self.use_van:
        # Car 14357, Van 1297
        annos['name'][annos['name'] == 'Van'] = 'Car'           # Van和Car合并
    if self.use_person_sitting:
        # Ped 2207, Person_sitting 56
        annos['name'][annos['name'] == 'Person_sitting'] = 'Pedestrian'     # Pedestrian和Person_sitting合并
    full_annos = annos
    ignored_annos = common_utils.collect_ignored_with_name(full_annos, name=['DontCare'])  # only bbox is useful
    annos = common_utils.drop_info_with_name(full_annos, name='DontCare')           # 去除DontCare标签
    loc, dims, rots = annos['location'], annos['dimensions'], annos['rotation_y']
    gt_names = annos['name']
    gt_boxes_camera = np.concatenate(
        [loc, dims, rots[..., np.newaxis]], axis=1).astype(np.float32)
    gt_annots_boxes_2d = annos['bbox']
    gt_boxes_2d_ignored = ignored_annos['bbox']
    gt_truncated = annos['truncated']
    gt_occluded = annos['occluded']
    gt_difficulty = annos['difficulty']
    gt_index = annos['index']
    image_shape = left_img.shape