nuScenes的使用（一）——简介和下载

一、简介

我第一个接触的数据集，不用挂梯子也可以直接上，国内用亚洲线下载数据集也非常快（科学上网下kitti真的是一种折磨）。nuscenes里面包含了RGB图片、激光雷达点云和毫米波雷达的数据，具体介绍的话可以看官网：nuScenes官网。

一个小提醒

特别注意：使用想要读取数据请一定按照官网对应的Tutorials里给的方式操作，即用token访问对应的传感器数据，不要直接读json里的，否则无法读到你想要的！！
tutorial有两种获取方式：

• 第一种是来自官网对应界面：
  
• 另一种是见nuscenes-devkit/python-sdk/tutorials/下的.ipynb文件。开发者工具包的Github有，可直接找。

二、数据集下载及排布方式

1.数据集下载

先放一个下载链接：nuscenes下载。要先登录才能下载，没有账号直接注册。

nuscenes官网一共放出了很多数据集，有：

（1）NuScenes

组合拳，传感器含6 个摄像头、1 个激光雷达、5 个雷达、GPS、IMU，里面有RGB图，radar/LiDAR点云图，标注（3D），map等等。数据集用数据库的方式管理，靠token查询对应数据，具体依赖关系看官网给的图：

想要得到对应数据最快的办法就是用nuscenes-devkit，在调用API的时候对应这张图用有奇效。

Full dataset (v1.0)

完整的数据集，看命名似乎以后还会继续更新的样子。

A. 下载

该数据集包含：

• Mini：缩减过的数据集，里面只有10个scenes，不可分传感器下载。
• Trainval：完整的数据集，被分成了10份，一共有850个scenes（700个训练的，100个检验的）。总共差不多有300多GB的样子，可分传感器下载

• Test：150个scene的无标注样本，可分传感器下载
  注意：Trainval 和 Test 要单独下载metadata，Mini 不用（已经包含在压缩包内）

具体每一个里包含哪几个scenes，参见nuscenes-devkit/python-sdk/nuscenes/utils/splits.py或根据tutorial调用工具包输出查看

B. 排布

解压到/data/sets/nuscenes，对于多个part的注意不要将原本的覆盖。解压后的文件结构（来自nuscenes-devkit）：

/data/sets/nuscenes
    samples	-	Sensor data for keyframes.
    sweeps	-	Sensor data for intermediate frames.
    maps	-	Folder for all map files: rasterized .png images and vectorized .json files.
    v1.0-*	-	JSON tables that include all the meta data and annotations. Each split (trainval, test, mini) is provided in a separate folder.
1
2
3
4
5

Map expansion

针对地图的，根据需要照常下载即可

CAN bus expansion

汽车的一些底层数据，比如轮速、油门什么的，根据需要照常下载即可

nuScenes-lidarseg

针对LiDAR的，根据需要照常下载即可

nuScenes-panoptic

nuScenes + nuScenes-lidarseg，用来做panoptic任务（不太了解），根据需要照常下载即可

以上所有数据集下载连接背后都有md5码可供验证文件完整性。

（2）nuImages

纯图片数据集，2D标注，但是样本量比nuscenes大。依赖关系图如下：
数据集只分了mini和all，all可分传感器下载。按需要正常下载即可。

（3）数据集完整性检查

如图，每个数据集都提供了md5码验证完整性。

在终端运行以下命令，能得到一串数字，把这串数字和官网提供的对应包的md5码对比，相同就代表包是完整的。

% ubuntu下：
md5sum [选项] 文件
% windows下（cmd内）：
certutil -hashfile 文件名的绝对地址 MD5
1
2
3
4

三、各个挑战赛道和SOTA查看

在Task内可以看到各个赛道的SOTA，有的是开源的，需要的py可以按照赛道看自己做的东西的最好的模型怎么处理的。
现在有赛道：

另外，每一个Task最下面有一些额外的规则说明，还有每年开赛道的通知。但是我之前发现不科学上网这些挑战经常会加载不出来，有条件或者想挑战一下赛道的py还是科学上网一下了（因为每年都有新挑战）。
举几个栗子，科学上网以后，Leaderboard下面应该有这种东西：