1. token information
raw_data에서 v1.0-trainval 폴더 안에 sample.json에서 token정보를 받아와서 저장.
sample.json 예시
token_info/scene-0003.json 예시(token_info.py결과)
이 때, 총 150개의 scene파일이 생성. scene으로 묶는 기준이 무엇인지는 정확하지 않다.
아마 nuscenes data에서 scnen으로 묶여있는 것이 아닐까 추정.
저장되는 token은 순차적인 순서로 저장되는 것을 확인하였다.
2. time stamp information
raw_data에서 v1.0-trainval 폴더 안에 sample.json에서 timestamp정보를 받아와서 저장.
ts_info/scene-0003.json 예시(time_stamp.py결과)
3. sensor calibration information
raw_data에서 v1.0-trainval 폴더 안에 calibrated_sensor.json에서 pose(translation + rotation)정보를 받아와서 저장.
calibrated_sensor.json 예시
calib_info/scene-0003.json 예시(sensor_calibration.py결과)
[ 0.943713 , 0. , 1.84023 , 0.70779551, -0.00649224, 0.01064621, -0.70630731]
한 scene에 대해 frame_index 마다 저장 (translation[3] + rotation[4])
4. ego pose information
raw_data에서 v1.0-trainval 폴더 안에 ego_pose.json에서 pose(translation + rotation)정보를 받아와서 저장.
ego_pose.json 예시
ego_info/scene-0003.json 예시(sensor_calibration.py결과)
[ 2.49896109e+02, 9.17552257e+02, 0.00000000e+00, 9.98430357e-01, -8.63586527e-03, 2.58331560e-03, -5.52772096e-02]
한 scene에 대해 frame_index 마다 저장 (translation[3] + rotation[4])
5. gt information
token을 확인하고 ids, types, bboxes 정보를 기록한다.
ids : token 정보
bboxes : (translation, size, rotation) sample_annotation.json에서 읽어옴.
types : category.json에서 읽어옴.
sample_data.json 예시
category.json 예시
sample_annotation.json 예시
gt_info/scene-0003.npz 예시
['ids']
['types']
['bboxes']
'ids'
([list(['b746e7064b3d483c9ffc13163d20c4c9', 'f2a0d6f97f064c5cbb29ddbd708c2ed5', '8fd6a30b89444e80ae3ba97c662116aa', '4593051eccfb422ea1abb7793dbf0b81', 'd26d40022ed541fda280abbf5c3591d5', ....])
'types'
([list(['vehicle.car', 'vehicle.car', 'vehicle.car', 'vehicle.car', 'human.pedestrian.adult', 'vehicle.car', 'human.pedestrian.adult', 'vehicle.car', 'human.pedestrian.adult', ...])
'bboxes'
([list([[242.87, 926.036, 0.898, 1.726, 4.257, 1.489, 0.787419398050721, 0.0, 0.0, -0.616417627565468], [244.281, 934.941, 1.099, 1.71, 4.248, 1.527, 0.7424261677818073, 0.0, 0.0, 0.6699278956670037], [245.384, 919.968, 0.639, 1.771, 4.303, 1.407, 0.953211774871435, 0.0, 0.0, -0.3023033447490264], ...])
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