【发布时间】：2018-09-13 15:52:03
【问题描述】：
我正在尝试使用 kitti 数据集中的 velodyen 点来训练我的中性网络。数据集有大约 450 帧作为 bin 文件。每帧大约有 120k 行 x,y,z,re 如下所示：
但是，我想添加另一列，其中包含每个点的标签。
有没有想过我该如何处理？
提前致谢
【问题讨论】：
标签： python deep-learning conv-neural-network point-clouds
【发布时间】：2018-09-13 15:52:03
【问题描述】：
KITTI Vision Benchmark Suite 不提供逐点标签，因此如果您需要该信息，您必须手动对其进行注释或查找其他数据集以使用（例如：http://www.semantic3d.net/）。
我想您可以使用 3D 边界框信息 (http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d) 将边界框内的所有点标记为相应的类，但是对于场景的其余部分，您仍然会丢失每个点的标签。所以也许 kitti 不是你想要做的事情的正确数据集（使用每点标签）
【讨论】：
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感谢您的回复，我知道我们可以标记 3d 边界框内的点，但这无济于事，因为我的网络对每个点进行分类以及我的应用程序是针对自动驾驶汽车的，所以我不认为语义3d 数据集适合我的网络。我真的很适合你的回复