Pascal_VOC数据集格式说明

Octopus平台的Pascal_VOC格式数据集，与标准的Pascal_VOC格式存在一定差异，在上传前请详细阅读本节。

前提条件

用户使用自己导入到Octopus平台的Pascal_VOC格式数据集，同时使用Octopus平台内置算法进行训练。

Pascal_VOC文件（图片标注）基本要求

上传的图片形式的Pascal_VOC格式数据集，需包含如下文件（若不使用Octopus平台内置算法，可自定义）：

.
 ├─ VOC              #数据集的名称必须是VOC（如果使用Octopus内置算法的话必须，否则可自定义）
     ├─ JPEGImages   #该数据集包含的JPEG格式的原始图片文件
     ├─ Annotations  #该数据集包含的标注文件（每个图片对应一个xml文件）
     ├─ ImageSets
         ├─ Main
             ├─ train.txt   #图片文件名分隔符-训练
             ├─ val.txt     #图片文件名分隔符-验证
     └─ classes.txt             #标注类型（如果使用Octopus内置算法的话必须，否则可自定义）

• train.txt

  训练集图片列表，为文件中用于训练的图片打上分类标签。图片编号间以空格分隔，可参考如下。其中“000000000”为图片的编号，需保证图片和标注文件保持一致，位数自定义，可以不是连续的。

  000000000 000000001
  

• val.txt

  验证集图片列表，为文件中用于验证的图片打上分类标签。图片编号间以空格分隔，可参考如下。

  000000005 000000016
  

• classes.txt

  标注的类别名称列表，数组形式，逗号分隔，可参考如下。

  ['car', 'bus']
  

Pascal_VOC文件（点云标注）基本要求

上传的点云标注的数据集需包含以下文件：

.
├─ version-1                                  #数据集的名称：version-id-版本
     ├─point_cloud                            #数据集包含的点云标注类型原始文件
         ├─0                                  #点云标注某时间戳内采集点云图像原始文件（按采集时间顺序排列）
             ├─lidar_roof_0-1595228688501.pcd #雷达传感器在某时间戳内采集图像文件，名称：传感器名称_采集时间戳.pcd
         ├─1
         ├─2
     ├─label                                  #标注信息文件
         ├─0.json                             #某时间戳内标注信息文件，与点云传感器时间相同
         ├─1.json                             #某时间戳内标注信息文件，与点云传感器中同名文件夹时间相同
     ├─image                                  #与点云图像对应的图片类型原始文件
         ├─0                                  #摄像头在某时间戳内采集图像信息原始文件（与点云同名文件夹时间一致，可能有几毫秒延迟）
             ├─camera_encoded_0-1595228688502.jpg #摄像头在某时间戳内采集图片文件，与雷达传感器采集时间相同
         ├─1

其中“label”文件夹中“.json”文件包含点云标注中所有标注信息，某些内容不可省略，否则会导致数据集导入不成功。您可参考如下示例填写。

{
    "sample_type":"POINT_CLOUD",                                    #样本类型：点云
    "labels":[                                                      #标注信息。
        {
            "serial_number":0,                                      #必填。序列号
            "cube_3d":{                                             #必填。
                "alpha":-2.0061731003067695,
                "bndboxs":[
                    {
                        "serial_number":1,
                        "attribute":"{}",
                        "bndbox":{
                            "xmax":1920,
                            "xmin":1814.3707,
                            "ymax":661.249,
                            "ymin":588.13605
                        },
                        "label_meta_color":"",                    #可不填。
                        "sensor":"img",
                        "label_meta_id":348,
                        "source":"xxx/1517166427526.jpg",
                        "label_meta_name":""
                    }
                ],
                "attribute":"{}",
                "orientation":4.583504426385884,                   #必填。
                "location":{                                       #必填。
                    "z":-1.0628359577202666,
                    "y":-46.89134685960465,
                    "x":-21.811269027239696
                },
                "dimensions":{                                     #必填。
                    "height":1.600000023841858,
                    "length":4.151162624359131,
                    "width":2.076923131942749
                }
            },
            "name":"Car",
            "shape_type":"cube_3d"
        }],
    "difficult":false,
    "point_cloud_meta_info":{                                     #必填。点云图像信息。
        "size":57938,
        "name":"1517166427526.pcd",
        "sensor":"lidar_pcd",
        "timestamp":1517166427526,
    },
    "image_meta_infos":[                                          #必填。图片信息。
        {

            "size":{
                "height":1080,
                "depth":3,
                "width":1920
            },
            "name":"img-1517166427526.jpg",
            "sensor":"img",
            "timestamp":1517166427526,

        }
    ]
}