Mmdetection3d集成了大量3D深度学习算法，其中很大一部分可以在智能驾驶nuScenes数据集上运行。在算法应用nuScenes数据之前，mmdetection3d提供了相应的预处理程序。关于nuScenes的详细介绍请参考本博客之前的文章nuScenes数据集详细介绍_Coding的叶子的博客-CSDN博客。部分介绍内容会持续更新和补充。

1 Mmdetection3d nuScenes目录结构

        Mmdetection3d nuScenes数据集处理介绍官方地址为“https://mmdetection3d.readthedocs.io/en/latest/data_preparation.html”，具体介绍位于Data Preparation栏目。NuScenes的目录结构如下所示，包括maps、samples、sweeps、v1.0-test和v1.0-trainval。

图1 mmdetection3d nuScenes文件结构

        上述文件结构来源于完整版的nuScenes，但是Mini版nuScene的目录为maps、samples、sweeps和v1.0-mini，数据集详细介绍请参考本专栏之前博文：nuScenes数据集详细介绍_Coding的叶子的博客-CSDN博客。在进行算法实验或学习时，我们通常下载的是Mini版本，直接运行mmdetection3d nuScenes默认处理程序时会出错。为了能够在Mini nuScenes运行算法，我们需要进行以下两处修改。此外，mmdetection3d也提供Mini 版nuScenes的处理程序，不需要对数据目录结构进行修改，相应的处理比例见下一节。

1. 把v1.0-mini文件夹重命名为v1.0-trainval。
2. 注释掉tools/create_data.py中处理nuScenes测试集部分，如下所示。

elif args.dataset == 'nuscenes' and args.version != 'v1.0-mini':
train_version = f'{args.version}-trainval'
nuscenes_data_prep(
    root_path=args.root_path,
    info_prefix=args.extra_tag,
    version=train_version,
    dataset_name='NuScenesDataset',
    out_dir=args.out_dir,
    max_sweeps=args.max_sweeps)
'''
test_version = f'{args.version}-test'
nuscenes_data_prep(
    root_path=args.root_path,
    info_prefix=args.extra_tag,
    version=test_version,
    dataset_name='NuScenesDataset',
    out_dir=args.out_dir,
    max_sweeps=args.max_sweeps)
    '''

2 Mmdetection3d nuScenes预处理

        Mmdetection3d nuScenes预处理命令如下。

python tools/create_data.py nuscenes --root-path ./data/nuscenes --out-dir ./data/nuscenes --extra-tag nuscenes

        针对Mini nuScenes数据集，相应的预处理命令如下，需要指定版本号为v1.0-mini。

python tools/create_data.py nuscenes --version v1.0-mini --root-path ./data/nuscenes --out-dir ./data/nuscenes --extra-tag nuscenes

        预处理命令运行成功后，nuscenes文件夹下会新增nuscenes_dbinfos_train.pkl、nuscenes_infos_train.pkl、nuscenes_infos_train_mono3d.coco.json、 nuscenes_infos_val.pkl、nuscenes_infos_val_mono3d.coco.json和nuscenes_gt_database文件夹。命令运行过程如下图所示。

图2 mmdetection3d nuScenes预处理程序运行过程

图3 预处理后文件结构

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