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Waymo 数据集

本文档页包含了关于 MMDetection3D 中 Waymo 数据集用法的教程。

数据集准备

在准备 Waymo 数据集之前，如果您之前只安装了 requirements/build.txt 和 requirements/runtime.txt 中的依赖，请通过运行如下指令额外安装 Waymo 数据集所依赖的官方包：

pip install waymo-open-dataset-tf-2-6-0

或者

pip install -r requirements/optional.txt

和准备数据集的通用方法一致，我们推荐将数据集根目录软链接至 $MMDETECTION3D/data。 由于原始 Waymo 数据的格式基于 tfrecord，我们需要将原始数据进行预处理，以便于训练和测试时使用。我们的方法是将它们转换为 KITTI 格式。

处理之前，文件目录结构组织如下：

mmdetection3d
├── mmdet3d
├── tools
├── configs
├── data
│   ├── waymo
│   │   ├── waymo_format
│   │   │   ├── training
│   │   │   ├── validation
│   │   │   ├── testing
│   │   │   ├── gt.bin
│   │   │   ├── cam_gt.bin
│   │   │   ├── fov_gt.bin
│   │   ├── kitti_format
│   │   │   ├── ImageSets

您可以在这里下载 1.2 版本的 Waymo 公开数据集，并在这里下载其训练/验证/测试集拆分文件。接下来，请将 tfrecord 文件放入 data/waymo/waymo_format/ 下的对应文件夹，并将 txt 格式的数据集拆分文件放入 data/waymo/kitti_format/ImageSets。在这里下载验证集使用的 bin 格式真实标注 (Ground Truth) 文件并放入 data/waymo/waymo_format/。小窍门：您可以使用 gsutil 来在命令行下载大规模数据集。您可以将该工具 作为一个例子来查看更多细节。之后，通过运行如下指令准备 Waymo 数据：

# TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=3 will disable all logging output from TensorFlow.
# The number of `--workers` depends on the maximum number of cores in your CPU.
TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=3 python tools/create_data.py waymo --root-path ./data/waymo --out-dir ./data/waymo --workers 128 --extra-tag waymo --version v1.4

请注意，如果您的本地磁盘没有足够空间保存转换后的数据，您可以将 --out-dir 改为其他目录；只要在创建文件夹、准备数据并转换格式后，将数据文件链接到 data/waymo/kitti_format 即可。

在数据转换后，文件目录结构应组织如下：

mmdetection3d
├── mmdet3d
├── tools
├── configs
├── data
│   ├── waymo
│   │   ├── waymo_format
│   │   │   ├── training
│   │   │   ├── validation
│   │   │   ├── testing
│   │   │   ├── gt.bin
│   │   │   ├── cam_gt.bin
│   │   │   ├── fov_gt.bin
│   │   ├── kitti_format
│   │   │   ├── ImageSets
│   │   │   ├── training
│   │   │   │   ├── image_0
│   │   │   │   ├── image_1
│   │   │   │   ├── image_2
│   │   │   │   ├── image_3
│   │   │   │   ├── image_4
│   │   │   │   ├── velodyne
│   │   │   ├── testing
│   │   │   │   ├── (the same as training)
│   │   │   ├── waymo_gt_database
│   │   │   ├── waymo_infos_trainval.pkl
│   │   │   ├── waymo_infos_train.pkl
│   │   │   ├── waymo_infos_val.pkl
│   │   │   ├── waymo_infos_test.pkl
│   │   │   ├── waymo_dbinfos_train.pkl

  • kitti_format/training/image_{0-4}/{a}{bbb}{ccc}.jpg 因为 Waymo 数据的来源包含数个相机，这里我们将每个相机对应的图像和标签文件分别存储，并将相机位姿 (pose) 文件存储下来以供后续处理连续多帧的点云。我们使用 {a}{bbb}{ccc} 的名称编码方式为每帧数据命名，其中 a 是不同数据拆分的前缀（0 指代训练集，1 指代验证集，2 指代测试集），bbb 是分割部分 (segment) 的索引，而 ccc 是帧索引。您可以轻而易举地按照如上命名规则定位到所需的帧。我们将训练和验证所需数据按 KITTI 的方式集合在一起，然后将训练集/验证集/测试集的索引存储在 ImageSet 下的文件中。

  • kitti_format/training/velodyne/{a}{bbb}{ccc}.bin 当前样本的点云数据

  • kitti_format/waymo_gt_database/xxx_{Car/Pedestrian/Cyclist}_x.bin. 训练数据集的每个 3D 包围框中包含的点云数据。这些点云会在数据增强中被使用，例如. ObjectSample. xxx 表示训练样本的索引，x 表示实例在当前样本中的索引。

  • kitti_format/waymo_infos_train.pkl. 训练数据集，该字典包含了两个键值：metainfo 和 data_list。metainfo 包含数据集的基本信息，例如 dataset、version 和 info_version。data_list 是由字典组成的列表，每个字典（以下简称 info）包含了单个样本的所有详细信息。:

    • info[‘sample_idx’]: 样本在整个数据集的索引。

    • info[‘ego2global’]: 自车到全局坐标的变换矩阵。（4x4 列表）

    • info[‘timestamp’]：样本数据时间戳。

    • info[‘context_name’]: 语境名，表示样本从哪个 *.tfrecord 片段中提取的。

    • info[‘lidar_points’]: 是一个字典，包含了所有与激光雷达点相关的信息。

      • info[‘lidar_points’][‘lidar_path’]: 激光雷达点云数据的文件名。

      • info[‘lidar_points’][‘num_pts_feats’]: 点的特征维度。

    • info[‘lidar_sweeps’]: 是一个列表，包含了历史帧信息。

      • info[‘lidar_sweeps’][i][‘lidar_points’][‘lidar_path’]: 第 i 帧的激光雷达数据的文件路径。

      • info[‘lidar_sweeps’][i][‘ego2global’]: 第 i 帧的激光雷达传感器到自车的变换矩阵。（4x4 列表）

      • info[‘lidar_sweeps’][i][‘timestamp’]: 第 i 帧的样本数据时间戳。

    • info[‘images’]: 是一个字典，包含与每个相机对应的六个键值：'CAM_FRONT', 'CAM_FRONT_RIGHT', 'CAM_FRONT_LEFT', 'CAM_SIDE_LEFT', 'CAM_SIDE_RIGHT'。每个字典包含了对应相机的所有数据信息。

      • info[‘images’][‘CAM_XXX’][‘img_path’]: 图像的文件名。

      • info[‘images’][‘CAM_XXX’][‘height’]: 图像的高

      • info[‘images’][‘CAM_XXX’][‘width’]: 图像的宽

      • info[‘images’][‘CAM_XXX’][‘cam2img’]: 当 3D 点投影到图像平面时需要的内参信息相关的变换矩阵。（3x3 列表）

      • info[‘images’][‘CAM_XXX’][‘lidar2cam’]: 激光雷达传感器到该相机的变换矩阵。（4x4 列表）

      • info[‘images’][‘CAM_XXX’][‘lidar2img’]: 激光雷达传感器到图像平面的变换矩阵。（4x4 列表）

    • info[‘image_sweeps’]: 是一个列表，包含了历史帧信息。

      • info[‘image_sweeps’][i][‘images’][‘CAM_XXX’][‘img_path’]: 第i帧的图像的文件名.

      • info[‘image_sweeps’][i][‘ego2global’]: 第 i 帧的自车到全局坐标的变换矩阵。（4x4 列表）

      • info[‘image_sweeps’][i][‘timestamp’]: 第 i 帧的样本数据时间戳。

    • info[‘instances’]: 是一个字典组成的列表。每个字典包含单个实例的所有标注信息。对于其中的第 i 个实例，我们有：

      • info[‘instances’][i][‘bbox_3d’]: 长度为 7 的列表，以 (x, y, z, l, w, h, yaw) 的顺序表示实例的 3D 边界框。

      • info[‘instances’][i][‘bbox’]: 2D 边界框标注（，顺序为 [x1, y1, x2, y2] 的列表。有些实例可能没有对应的 2D 边界框标注。

      • info[‘instances’][i][‘bbox_label_3d’]: 整数表示实例的标签，-1 代表忽略。

      • info[‘instances’][i][‘bbox_label’]: 整数表示实例的标签，-1 代表忽略。

      • info[‘instances’][i][‘num_lidar_pts’]: 每个 3D 边界框内包含的激光雷达点数。

      • info[‘instances’][i][‘camera_id’]: 当前实例最可见相机的索引。

      • info[‘instances’][i][‘group_id’]: 当前实例在当前样本中的索引。

    • info[‘cam_sync_instances’]: 是一个字典组成的列表。每个字典包含单个实例的所有标注信息。它的形式与 [‘instances’]相同. 但是, [‘cam_sync_instances’] 专门用于基于多视角相机的三维目标检测任务。

    • info[‘cam_instances’]: 是一个字典，包含以下键值： 'CAM_FRONT', 'CAM_FRONT_RIGHT', 'CAM_FRONT_LEFT', 'CAM_SIDE_LEFT', 'CAM_SIDE_RIGHT'. 对于基于视觉的 3D 目标检测任务，我们将整个场景的 3D 标注划分至它们所属于的相应相机中。对于其中的第 i 个实例，我们有：

      • info[‘cam_instances’][‘CAM_XXX’][i][‘bbox_3d’]: 长度为 7 的列表，以 (x, y, z, l, h, w, yaw) 的顺序表示实例的 3D 边界框。

      • info[‘cam_instances’][‘CAM_XXX’][i][‘bbox’]: 2D 边界框标注（3D 框投影的矩形框），顺序为 [x1, y1, x2, y2] 的列表。

      • info[‘cam_instances’][‘CAM_XXX’][i][‘bbox_label_3d’]: 实例标签。

      • info[‘cam_instances’][‘CAM_XXX’][i][‘bbox_label’]: 实例标签。

      • info[‘cam_instances’][‘CAM_XXX’][i][‘center_2d’]: 3D 框投影到图像上的中心点，大小为 (2, ) 的列表。

      • info[‘cam_instances’][‘CAM_XXX’][i][‘depth’]: 3D 框投影中心的深度。

训练

考虑到原始数据集中的数据有很多相似的帧，我们基本上可以主要使用一个子集来训练我们的模型。在我们初步的基线中，我们在每五帧图片中加载一帧。得益于我们的超参数设置和数据增强方案，我们得到了比 Waymo 原论文中更好的性能。请移步 configs/pointpillars/ 下的 README.md 以查看更多配置和性能相关的细节。我们会尽快发布一个更完整的 Waymo 基准榜单 (benchmark)。

评估

为了在 Waymo 数据集上进行检测性能评估，请按照此处指示构建用于计算评估指标的二进制文件 compute_detection_metrics_main，并将它置于 mmdet3d/core/evaluation/waymo_utils/ 下。您基本上可以按照下方命令安装 bazel，然后构建二进制文件：

# download the code and enter the base directory
git clone https://github.com/waymo-research/waymo-open-dataset.git waymo-od
# git clone https://github.com/Abyssaledge/waymo-open-dataset-master waymo-od # if you want to use faster multi-thread version.
cd waymo-od
git checkout remotes/origin/master

# use the Bazel build system
sudo apt-get install --assume-yes pkg-config zip g++ zlib1g-dev unzip python3 python3-pip
BAZEL_VERSION=3.1.0
wget https://github.com/bazelbuild/bazel/releases/download/${BAZEL_VERSION}/bazel-${BAZEL_VERSION}-installer-linux-x86_64.sh
sudo bash bazel-${BAZEL_VERSION}-installer-linux-x86_64.sh
sudo apt install build-essential

# configure .bazelrc
./configure.sh
# delete previous bazel outputs and reset internal caches
bazel clean

bazel build waymo_open_dataset/metrics/tools/compute_detection_metrics_main
cp bazel-bin/waymo_open_dataset/metrics/tools/compute_detection_metrics_main ../mmdetection3d/mmdet3d/evaluation/functional/waymo_utils/

接下来，您就可以在 Waymo 上评估您的模型了。如下示例是使用 8 个图形处理器 (GPU) 在 Waymo 上用 Waymo 评价指标评估 PointPillars 模型的情景：

./tools/dist_test.sh configs/pointpillars/pointpillars_hv_secfpn_sbn-all_16xb2-2x_waymo-3d-car.py checkpoints/hv_pointpillars_secfpn_sbn-2x16_2x_waymo-3d-car_latest.pth

如果需要生成 bin 文件，需要在配置文件的 test_evaluator 中指定 pklfile_prefix，因此你可以在命令后添加 --cfg-options "test_evaluator.pklfile_prefix=xxxx"。

注意:

  1. 有时用 bazel 构建 compute_detection_metrics_main 的过程中会出现如下错误：'round' 不是 'std' 的成员 ('round' is not a member of 'std')。我们只需要移除该文件中，round 前的 std::。

  2. 考虑到 Waymo 上评估一次耗时不短，我们建议只在模型训练结束时进行评估。

  3. 为了在 CUDA 9 环境使用 TensorFlow，我们建议通过编译 TensorFlow 源码的方式使用。除了官方教程之外，您还可以参考该链接以寻找可能合适的预编译包以及编译源码的实用攻略。

测试并提交到官方服务器

如下是一个使用 8 个图形处理器在 Waymo 上测试 PointPillars，生成 bin 文件并提交结果到官方榜单的例子：

如果你想生成 bin 文件并提交到服务器中，在运行测试指令前你需要在配置文件的 test_evaluator 中指定 submission_prefix。

在生成 bin 文件后，您可以简单地构建二进制文件 create_submission，并按照指示创建一个提交文件。下面是一些示例：

cd ../waymo-od/
bazel build waymo_open_dataset/metrics/tools/create_submission
cp bazel-bin/waymo_open_dataset/metrics/tools/create_submission ../mmdetection3d/mmdet3d/core/evaluation/waymo_utils/
vim waymo_open_dataset/metrics/tools/submission.txtpb  # set the metadata information
cp waymo_open_dataset/metrics/tools/submission.txtpb ../mmdetection3d/mmdet3d/evaluation/functional/waymo_utils/

cd ../mmdetection3d
# suppose the result bin is in `results/waymo-car/submission`
mmdet3d/core/evaluation/waymo_utils/create_submission  --input_filenames='results/waymo-car/kitti_results_test.bin' --output_filename='results/waymo-car/submission/model' --submission_filename='mmdet3d/evaluation/functional/waymo_utils/submission.txtpb'

tar cvf results/waymo-car/submission/my_model.tar results/waymo-car/submission/my_model/
gzip results/waymo-car/submission/my_model.tar

如果想用官方评估服务器评估您在验证集上的结果，您可以使用同样的方法生成提交文件，只需确保您在运行如上指令前更改 submission.txtpb 中的字段值即可。

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