本文主要是对于3D目标检测中，KITTI数据集的分析。
下载的主要有:
主要是图像数据。图像的方向为:x->右， y->下, z->前。
激光雷达数据。KITTI中，采用的是velodyne的64线激光雷达，10Hz。 0.09 degree angular resolution。 2cm的距离精度。 FOV: 360度水平，26.8度垂直。 测量范围:120米。
下载的velodyne 数据包里面都是bin文件，点云数据包括(x,y,z,Intensity)。其坐标系方向为: x-> 前，y->左，z->上。以“000001.bin”文件为例，内容如下：
7b14 4642 1058 b541 9643 0340 0000 0000
46b6 4542 1283 b641 3333 0340 0000 0000
4e62 4042 9643 b541 b072 0040 cdcc 4c3d
8340 3f42 08ac b541 3bdf ff3f 0000 0000
e550 4042 022b b841 9cc4 0040 0000 0000
10d8 4042 022b ba41 4c37 0140 0000 0000
3fb5 3a42 14ae b541 5a64 fb3f 0000 0000
7dbf 3942 2731 b641 be9f fa3f 8fc2 f53d
cd4c 3842 3f35 b641 4c37 f93f ec51 383e
dbf9 3742 a69b b641 c3f5 f83f ec51 383e
2586 3742 9a99 b741 fed4 f83f 1f85 6b3e
.
.
.
点云数据以浮点二进制文件格式存储，每行包含8个数据，每个数据由四位十六进制数表示（浮点数），每个数据通过空格隔开。一个点云数据由四个浮点数数据构成，分别表示点云的x、y、z、i（强度 or 反射值），点云的存储方式如下表所示：
| pointcloud-1 | pointcloud-2 |
| x y z i | x y z i |
| pointcloud-3 | pointcloud-4 |
| x y z i | x y z i |
相机雷达标定文件，主要用于將激光雷达投影在图像上显示。
P0: 7.070493000000e+02 0.000000000000e+00 6.040814000000e+02 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 7.070493000000e+02 1.805066000000e+02 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 1.000000000000e+00 0.000000000000e+00
P1: 7.070493000000e+02 0.000000000000e+00 6.040814000000e+02 -3.797842000000e+02 0.000000000000e+00 7.070493000000e+02 1.805066000000e+02 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 1.000000000000e+00 0.000000000000e+00
P2: 7.070493000000e+02 0.000000000000e+00 6.040814000000e+02 4.575831000000e+01 0.000000000000e+00 7.070493000000e+02 1.805066000000e+02 -3.454157000000e-01 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 1.000000000000e+00 4.981016000000e-03
P3: 7.070493000000e+02 0.000000000000e+00 6.040814000000e+02 -3.341081000000e+02 0.000000000000e+00 7.070493000000e+02 1.805066000000e+02 2.330660000000e+00 0.000000000000e+00 0.000000000000e+00 1.000000000000e+00 3.201153000000e-03
R0_rect: 9.999128000000e-01 1.009263000000e-02 -8.511932000000e-03 -1.012729000000e-02 9.999406000000e-01 -4.037671000000e-03 8.470675000000e-03 4.123522000000e-03 9.999556000000e-01
Tr_velo_to_cam: 6.927964000000e-03 -9.999722000000e-01 -2.757829000000e-03 -2.457729000000e-02 -1.162982000000e-03 2.749836000000e-03 -9.999955000000e-01 -6.127237000000e-02 9.999753000000e-01 6.931141000000e-03 -1.143899000000e-03 -3.321029000000e-01
Tr_imu_to_velo: 9.999976000000e-01 7.553071000000e-04 -2.035826000000e-03 -8.086759000000e-01 -7.854027000000e-04 9.998898000000e-01 -1.482298000000e-02 3.195559000000e-01 2.024406000000e-03 1.482454000000e-02 9.998881000000e-01 -7.997231000000e-01
每个文件包含7个数据，分别为P0，P1，P2，P3，RO_rect,Tr_velo_to_cam,Tr_imu_to_velo
0、1、2、3 代表相机的编号，0表示左边灰度相机，1右边灰度相机，2左边彩色相机，3右边彩色相机。P0-P4是矫正后的相机投影矩阵
(
R
3
x
4
)
(R^{3\rm{x}4})
(R3x4)。
RO_rect是矫正后的相机旋转矩阵
(
R
3
x
3
)
(R^{3\rm{x}3})
(R3x3)。在实际计算时，需要将该3x3的矩阵扩展为4x4的矩阵，方法为在第四行和第四列添加全为0的向量，并且将（4， 4）的索引值设为1。
Tr_velo_to_cam是雷达到相机的旋转平移矩阵。
Tr_imu_to_velo是惯导到雷达的旋转平移矩阵。
如果要将激光雷达坐标系中的点x投影到左侧的彩色图像（P2）y中，可使用如下公式：
y
=
P
2
∗
R
0
_
r
e
c
t
∗
T
r
_
v
e
l
o
_
t
o
_
c
a
m
∗
x
y=P2*R0\_rect * Tr\_velo\_to\_cam * \rm{x}
y=P2∗R0_rect∗Tr_velo_to_cam∗x
这个文件夹主要是训练图片的label。 举个例子
Truck 0.00 0 -1.57 599.41 156.40 629.75 189.25 2.85 2.63 12.34 0.47 1.49 69.44 -1.56
Car 0.00 0 1.85 387.63 181.54 423.81 203.12 1.67 1.87 3.69 -16.53 2.39 58.49 1.57
Cyclist 0.00 3 -1.65 676.60 163.95 688.98 193.93 1.86 0.60 2.02 4.59 1.32 45.84 -1.55
DontCare -1 -1 -10 503.89 169.71 590.61 190.13 -1 -1 -1 -1000 -1000 -1000 -10
DontCare -1 -1 -10 511.35 174.96 527.81 187.45 -1 -1 -1 -1000 -1000 -1000 -10
DontCare -1 -1 -10 532.37 176.35 542.68 185.27 -1 -1 -1 -1000 -1000 -1000 -10
DontCare -1 -1 -10 559.62 175.83 575.40 183.15 -1 -1 -1 -1000 -1000 -1000 -10
每个图片对应于一个label 文件， 每一行代表一个object, 且有16个数据，分别为:
第一列(字符串) : 目标类别。 KITTI总共有9各类别:Car、Van、Truck、Pedestrian、Person_sitting、Cyclist、Tram、Misc、DontCare。其中DontCare标签表示该区域没有被标注，比如由于目标物体距离激光雷达太远。为了防止在评估过程中（主要是计算precision），将本来是目标物体但是因为某些原因而没有标注的区域统计为假阳性(false positives)，评估脚本会自动忽略DontCare区域的预测结果。
第2列（浮点数）：代表物体是否被截断（truncated）数值在0（非截断）到1（截断）之间浮动，数字表示指离开图像边界对象的程度。
第3列（整数）：代表物体是否被遮挡（occluded）。整数0、1、2、3分别表示被遮挡的程度。
第4列（弧度数）：物体的观察角度（alpha）。取值范围为：-pi ~ pi（单位：rad），它表示在相机坐标系下，以相机原点为中心，相机原点到物体中心的连线为半径，将物体绕相机y轴旋转至相机z轴，此时物体方向与相机x轴的夹角，如下图所示。
第5~8列（浮点数）：物体的2D边界框大小（bbox）。四个数分别是xmin、ymin、xmax、ymax（单位：pixel），表示2维边界框的左上角和右下角的坐标。
第9~11列（浮点数）：3D物体的尺寸（dimensions）。 分别是高、宽、长（单位：米）
第12-14列（浮点数）：3D物体的位置（location）。 分别是x、y、z（单位：米），特别注意的是，这里的xyz是在相机坐标系下3D物体的中心点位置。
第15列（弧度数）：3D物体的空间方向（rotation_y）。 取值范围为：-pi ~ pi（单位：rad），它表示，在照相机坐标系下，物体的全局方向角（物体前进方向与相机坐标系x轴的夹角），如下图所示。
第16列（浮点数）：检测的置信度（score）。要特别注意的是，这个数据只在测试集的数据中有（待确认）。
当采集KITTI数据的时候，官网有一句话:
The cameras are triggered at 10 frames per second by the laser scanner(when facing forward) with shutter time adjusted dynamically(maximum shutter time 2ms)