kaggle에서 진행하는 'Lyft 3D Object Detection for Autonomous Vehicles'에 대한 project을 진행중이다.

https://www.kaggle.com/competitions/3d-object-detection-for-autonomous-vehicles

Subject

autonomous vehicles

Evaluation

- $IoU(A, B) = \frac{A \cap B}{A \cup B}$

Submission Format

97ce3ab08ccbc0baae0267cbf8d4da947e1f11ae1dbcb80c3f4408784cd9170c,1.0 2742.15 673.16 -18.65 1.834 4.609 1.648 2.619 car

token, confidence(뭔지 모르겠음), center_x, center_y, center_z, width, length, height, yaw, class_name

Data Architecture

project_directory/
├── test_data/
│ ├── attribute.json
│ ├── calibrated_sensor.json
│ ├── category.json
│ ├── ego_pose.json
│ ├── log.json
│ ├── map.json
│ ├── sample.json
│ ├── sample_data.json
│ ├── scene.json
│ ├── sensor.json
│ └── visibility.json
├── test_images/
│ ├── host-a004_cam0_1231810077351067006.jpeg
│ ├── host-a004_cam0_1231810077551067006.jpeg
│ └── ...
├── test_lidar/
│ ├── host-a004_lidar1_1231810077401389686.bin
│ ├── host-a004_lidar1_1231810077601325926.bin
│ └── ...
├── test_maps/
│ └── map_raster_palo_alto.png
├── train_data/
│ ├── attribute.json
│ ├── calibrated_sensor.json
│ ├── category.json
│ ├── ego_pose.json
│ ├── log.json
│ ├── map.json
│ ├── sample.json
│ ├── sample_data.json
│ ├── scene.json
│ ├── sensor.json
│ └── visibility.json
├── train_images/
│ ├── host-a004_cam0_1232815252251064006.jpeg
│ ├── host-a004_cam0_1232815252451064006.jpeg
│ └── ...
├── train_lidar/
│ ├── host-a004_lidar1_1232815252301696606.bin
│ ├── host-a004_lidar1_1232815252501972246.bin
│ └── ...
├── train_maps/
│ └── map_raster_palo_alto.png
├── sample_submission.csv
└── train.csv

• attribute.json
  • token
    • ?
  • name
    • 달리는 중, 우로 이동, 좌로 이동, 주차, 서 있음
• calibrated_sensor
  • sensor_token
    • sensor의 token
  • rotation
    • 센서가 회전 되어 있는 정도
  • camera_intrinsic
    • ?
  • trainslation
    • 센서가 이동되어 있는 정도
  • token
    • ?
• category
  • token
    • category token
  • name
    • 해당 카테고리 이름(car, animal, bus, ...)
• ego_pose
  • ration
    • ?
  • translation
    • ?
  • token
    • ?
  • timestamp
    • ?
• instance
  • last_annotation_token
    • ?
  • category_token
    • category 이름 token (FK)
  • token
    • 해당 instance 토큰
  • first_annotation_token
    • ?
  • nbr_annotations
    • ?
• log
  • date_captured
    • 언제 찍었는지
  • location
    • 찍은 위치
  • token
    • 찍은 토큰
  • vehicle
    • 찍은 차량 (a101, a006, ...으로 구별)
• map
  • log_token
    • 해당 위치의 log 토큰 (FK)
  • token
    • 해당 지도의 토큰
  • filename
    • 찍은 지도의 파일 이름
  • category
    • ?
• sample_annotation
  • token
    • 해당 annotation token
  • num_lidar_pts
    • ?
  • size

Model

• pointnet
• pointnet++