ポイント クラウド データ用にトレーニングされたいくつかのディープ ラーニング モデルへの入力として、カスタム LiDAR データセットを使用しようとしました。
これらのほとんどは KITTI または nuscenes を使用してトレーニングされるため、カスタム データを入力として使用する前に、カスタム データセットと公開データセットを比較しようとしました。
最も顕著な違いは、オブジェクトの反射特性を表す強度の分布です。
ヒストグラム関数を備えたMatlabを使用してそれらを確認する限り、データセットの強度の分布は次のように分布しています:
KITTI の強度分布は 0 から 1 まで広がっており、1 付近では飽和せず、ほとんどの点で値がゼロに近くなっています。Nuscenes の強度分布は 0 から 255 強度まで広がっており、ほとんどのポイントはほぼゼロの値を持っています。
ただし、私のカスタム データは 0 から 255 に広がっており、0 と 255 の近くで非常に飽和しています (多くのポイントは強度がゼロまたは 255 です)。
上記の違いにつながるハードウェア設定の違いをまだ探していますが、今まで手がかりを見つけることができませんでした。
nuscenes と KITTI の間の変換コードを読みましたが、センサーの座標を変更し、nuscenes データの強度値を正規化するだけです。
KITTI LIDAR データセットに適用される前処理について教えていただければ幸いです。