更新时间：2024-10-30 GMT+08:00
点云标注数据集文件说明
Octopus格式文件基本要求（点云标注）
上传的Octopus格式数据集需包含以下文件。
.
├─ 文件夹1
├─ 点云1.pcd #点云文件
├─ 图片1.jpg #该点云图像对应的已标注图片
├─ 点云1.json #该点云的所有标注信息
├─ 文件夹2
├─ 点云2.pcd #点云文件
├─ 图片2.jpg #该点云图像对应的已标注图片
├─ 点云2.json #该点云的所有标注信息
Metadata.xml样例
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<ModelMetaData>
<SRS>EPSG:32650</SRS>
<SRSOrigin>262808.2870,3375951.2110,20.6160</SRSOrigin>
</ModelMetaData>
标注数据.json文件说明
数据集中必含“.json”文件，用于集合该时间戳已标注点云的所有标注数据信息，包括该点云所在的项目id、数据包id、图片上所有标注框信息等。上传数据集前请保证“.json”文件内容正确。“.json”文件编写的参考样例如下：
3D立方体框数据：
该文件说明适用于3D目标识别，3D目标追踪，3D联合任务。
{
"frame_id": 11,
#帧序号
"batch_task_id": 2284,
#批次任务ID
"project_id": "da7febfd1405496ffd1240e6c17efc0f",
#资源域ID
"label_mode": "auto",
#标注类型：auto和manual两种
"status": "labeled",
#标注任务状态：unlabeled、labeled
"sample_type": "POINT_CLOUD",
#样本类型：包含“IMAGE”（图片）、“POINT_CLOUD”（点云） 、“AUDIO”（音频）、“TEXT”（文本）
"des_order": "",
#此份数据对应的原始数据包描述
"tag_names": [
"a_in_premodel",
"b_in_premodel"
],
#标签名称
"valid": true,
#是否有效，包含“true”和“false”两种
"create_time": 1669339994173,
#标注的创建时间
"difficult": false,
#是否难例，包含“true”难例和“false”非难例
"label_counts": [
#各类标注物的个数统计
{
"label_meta_id": 5414,
#标注物使用的标签ID，
"label_num": 1,
#标注物个数
"label_meta_name": "Car",
#标签名称
"label_meta_desc": "自采目标识别",
#标签描述
"label_meta_attr": "{\"优先级\":\"0,1\"}",
#标签额外属性
"label_meta_shape": "cube_3d",
#标签形状 包含“bndbox、line、circle、polygon、points、dashed、cube_3d、multiBox、polygon_3d_v2、audio、text、line_3d、dash_3d、line_dash_3d、dash_line_3d、double_line_3d、double_dash_3d”
"label_meta_color": "#d0021b",
#标签颜色
"level": 0
}
],
"point_cloud_meta_info": {
#3D点云的标注属性信息，包含标定项id、图片名称、传感器类型、图片大小、图片源的obs路径url、时间戳
"id": "6a275591-53e1-406e-820e-ad077ae1da49",
"name": "lidar-269-19.pcd",
#点云名称
"source":"https://octopus-raw-da7febfd1405496ffd1240e6c17efc0f.obs.cn-north-5.myhuaweicloud.com/label-data/task-2284/data/8/lidar-269-19.pcd",
#点云源的obs路径url
"calibration_item_id": 269,
#标定项ID
"sensor": "lidar",
#传感器类型
"timestamp": 1669339994173,
"size": 0
},
"image_meta_infos": [
#图片属性信息，包含标定项id、图片名称、传感器类型、图片大小、图片源的obs路径url、时间戳
{
"id": "3b018a08-caa8-4e86-ae7a-1e9988b65578",
"name": "camera03-268-19.jpg",
"source": "https://octopus-raw-da7febfd1405496ffd1240e6c17efc0f.obs.cn-north-5.myhuaweicloud.com/label-data/task-2284/data/8/camera03-268-19.jpg",
"sensor": "camera03_0",
#传感器名称
"timestamp": 1669339994173,
"calibration_item_id": 268,
#标定项ID
"size": {
#图片尺寸
"width": 1920,
"depth": 3,
"height": 1020
}
}
],
"label_task_id": 1372,
#批次子任务ID
"partitionId": 20221124,
"label_update_time": 1688457112216,
#标注最近更新时间
"prefix_folder": "8",
"image_id": "9af1a414-d943-4965-96dd-ac0cd620eda5",
"inspection": 0,
"labels": [
#标注物信息
{
"label_meta_id": 5414,
#标注物对应的标签ID
"create_time": 0,
"name": "Car",
#标注物名称
"shape_type": "cube_3d",
#标注物形状：3D立体框
"serial_number": 0,
"label_object_id": -1,
"attribute": "",
#标注物属性
"label_meta_name": "Car",
"inspection": {
#审核属性
"miss_label_error": false,
#漏标
"vehicle_direction_error": false,
#车头方向错误
"attribute_error": false,
#属性错误
"out_range_label_error": false,
#未贴合
"anchor_error": false,
#锚点错误
"classification_error": false,
#类别错误
"correct_label": true,
"extra_label_error": false
#多标
},
"cube_3d": {
"orientation": 1.53980839,
"alpha": 1.527701791334979,
"rotation": {
#3D框旋转角
"x": 0.0,
"y": 0.0,
"z": 1.53980839
},
"bndboxs": [
#3D联合标注中2D框的标注信息
{
"label_meta_id": 5414,
"bndbox": {
"ymin": 508.54608,
"xmin": 926.8102,
"ymax": 727.8024,
"xmax": 1189.3324
},
"label_meta_color": "#d0021b",
"serial_number": 2,
"sensor": "camera03_0",
"attribute": "{}",
"source": "https://octopus-raw-da7febfd1405496ffd1240e6c17efc0f.obs.cn-north-5.myhuaweicloud.com/label-data/task-2284/data/8/camera03-268-19.jpg",
"label_meta_name": "Car",
"inspection": {
"miss_label_error": false,
"vehicle_direction_error": false,
"attribute_error": false,
"out_range_label_error": false,
"anchor_error": false,
"classification_error": false,
"correct_label": true,
"extra_label_error": false
}
}
],
"serial_number": 2,
#标注物合成对象的唯一自增id，如果标注物之间没有合成则与serial_number保持一致，追踪任务中同一物体在不同帧中此字段相同
"location": {
#3D框中心点坐标
"x": 0.6671804785728455,
"y": 15.472203254699707,
"z": -1.1619998216629028
},
"attribute": "{\"优先级\":\"1\"}",
"dimensions": {
#3D框长宽高
"length": 4.557755470275879,
"width": 2.0348410606384277,
"height": 1.4403225183486938
}
}
}
],
"labels_ext": {
"track_points": [
{
"serial_number": 1,
"points": [
]
}
]
}
}
3D语义分割数据:
除label_counts，labels和label_ext外的其余字段说明参考3D立方体框数据中的样例文件。
{
"label_counts": [
{
"label_meta_id": 1853,
"label_num": 1,
"label_meta_name": "truck",
"label_meta_desc": "v0504",
"label_meta_attr": "{\"优先级\":\"0,1\"}",
"label_meta_shape": "polygon_3d_v2",
#标签形状
"label_meta_color": "#f8e71c",
"level": 0
},
{
"label_meta_id": 1854,
"label_num": 1,
"label_meta_name": "car",
"label_meta_desc": "car0504",
"label_meta_attr": "{\"优先级\":\"0,1\"}",
"label_meta_shape": "polygon_3d_v2",
"label_meta_color": "#7ed321",
"level": 0
}
],
"labels": [
#标注物信息
{
"label_meta_id": 1854,
#标注物对应的标签ID
"create_time": 0,
"polygon_3d_v2": {
#该类标注物使用的符号
"ascii_char": "$"
},
"name": "car",
#标注物名称
"shape_type": "polygon_3d_v2",
#标注物形状
"serial_number": 0,
"label_object_id": -1,
"attribute": "",
#标注物属性
"label_meta_name": "car",
"inspection": {
"miss_label_error": false,
"vehicle_direction_error": false,
"attribute_error": false,
"out_range_label_error": false,
"anchor_error": false,
"classification_error": false,
"correct_label": true,
"extra_label_error": false
}
},
{
"label_meta_id": 1853,
"create_time": 0,
"polygon_3d_v2": {
"ascii_char": "#"
},
"name": "truck",
"shape_type": "polygon_3d_v2",
"serial_number": 0,
"label_object_id": -1,
"attribute": "",
"label_meta_name": "truck",
"inspection": {
"miss_label_error": false,
"vehicle_direction_error": false,
"attribute_error": false,
"out_range_label_error": false,
"anchor_error": false,
"classification_error": false,
"correct_label": true,
"extra_label_error": false
}
}
],
"labels_ext": {
#该帧点云每个点的类别，和labels中polygon_3d_v2->ascii_char对应
"ascii_string":" $$$$$ #####"
}
}
ascii_string中保存了点云中每个点的类别，上述样例中点云的点数为23，则此字段会有23个字符，每个字符分别代表一个点的类别。字符具体表示的类别可以根据labels- > polygon_3d_v2- > ascii_char和labels- > name找到。
用来表示点类别的ascii码包括：
['!', '"', '#', '$', '%', '&', "'", '(', ')', '*', '+', ',', '-', '.', '/', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', ':', '。', '<', '=', '>', '?', '@', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q', 'R', 'S', 'T', 'U', 'V', 'W', 'X', 'Y', 'Z', '[', '\\', ']', '^', '_', '`', 'a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'l', 'm', 'n', 'o', 'p', 'q', 'r', 's', 't', 'u', 'v', 'w', 'x', 'y', 'z', '{', '|', '}', '~']，此外空字符（' '）表示未标注的类别。
必须字段样例
数据集可视化
3D立方体框类的“.json”文件中必须包含label_counts和labels字段信息。3D语义分割类的“.json”文件中必须包含label_counts，labels和labels_ext字段信息。3D语义分割类的“.json”文件中必须包含label_counts和labels，labels_ext字段有无取决于是否有关系标注信息。
创建标注任务
3D立方体框类的“.json”文件中必须包含label_counts和labels字段信息。3D语义分割类的“.json”文件中必须包含label_counts，labels和labels_ext字段信息。3D地图类的“.json”文件中必须包含label_counts、labels，labels_ext字段有无取决于是否有关系标注信息。
如果使json文件中已有的标注信息在平台上直接展示，label_counts里面的标注物名称、描述、形状、额外属性需要和创建任务使用的平台标签信息保持一致。
3D立方体框示例如下：
{"label_counts": [
#各类标注物的个数统计
{
"label_meta_id": 5414,
#标注物使用的标签ID，
"label_num": 1,
#标注物个数
"label_meta_name": "Car",
#标签名称
"label_meta_desc": "自采目标识别",
#标签描述
"label_meta_attr": "{\"优先级\":\"0,1\"}",
#标签额外属性
"label_meta_shape": "cube_3d",
#标签形状
"label_meta_color": "#d0021b"
#标签颜色
}
],
"labels": [
#标注物信息
{
"label_meta_id": 5414,
#标注物对应的标签ID
"name": "Car",
#标注物名称
"shape_type": "cube_3d",
#标注物形状：3D立体框
"attribute": "",
#标注物属性
"label_meta_name": "Car",
"serial_number": 0,
#该帧中标注物唯一自增id
"cube_3d": {
"rotation": {
#3D框旋转角
"x": 0.0,
"y": 0.0,
"z": 1.53980839
},
"serial_number": 2,
#标注物合成对象的唯一自增id，如果标注物之间没有合成则与serial_number保持一致，追踪任务中同一物体在不同帧中此字段相同
"location": {
#3D框中心点坐标
"x": 0.6671804785728455,
"y": 15.472203254699707,
"z": -1.1619998216629028
},
"attribute": "{\"优先级\":\"1\"}",
"dimensions": {
#3D框长宽高
"length": 4.557755470275879,
"width": 2.0348410606384277,
"height": 1.4403225183486938
}
}
}
]
}
3D语义分割示例如下：
{
"label_counts": [
{
"label_meta_id": 1853,
"label_num": 1,
"label_meta_name": "truck",
"label_meta_desc": "v0504",
"label_meta_attr": "{\"优先级\":\"0,1\"}",
"label_meta_shape": "polygon_3d_v2",
#标签形状
"label_meta_color": "#f8e71c"
},
{
"label_meta_id": 1854,
"label_num": 1,
"label_meta_name": "car",
"label_meta_desc": "car0504",
"label_meta_attr": "{\"优先级\":\"0,1\"}",
"label_meta_shape": "polygon_3d_v2",
"label_meta_color": "#7ed321"
}
],
"labels": [
#标注物信息
{
"label_meta_id": 1854,
#标注物对应的标签ID
"polygon_3d_v2": {
#该类标注物使用的符号
"ascii_char": "$"
},
"name": "car",
#标注物名称
"shape_type": "polygon_3d_v2",
#标注物形状
"attribute": "",
#标注物属性
"label_meta_name": "car"
},
{
"label_meta_id": 1853,
"polygon_3d_v2": {
"ascii_char": "#"
},
"name": "truck",
"shape_type": "polygon_3d_v2",
"attribute": "",
"label_meta_name": "truck"
}
],
"labels_ext": {
#该帧点云每个点的类别，和labels中polygon_3d_v2->ascii_char对应
"ascii_string":" $$$$$ #####"
}
}
父主题： Octopus数据集格式说明
