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文章目录
1.数据集简介2.数据集结构3.Datasets 读入代码分析4.数据集下载
1.数据集简介
ShpaeNet是点云中一个比较常见的数据集，它能够完成部件分割任务，即部件知道这个点云数据大的分割，还要将它的小部件进行分割。它总共包括十六个大的类别，每个大的类别有可以分成若干个小类别（例如，飞机可以分成机翼，身体等小类别），总共有五十个小类别。下面可视化一下，经过采样和上色后它长什么样子。
 
可以发现，它不仅将桌子和椅子进行了分割，还对它的桌子腿等小部件也分割为不同的颜色。
2.数据集结构
 下载好数据集之后，数据集就是这样，其中，数字文件夹里面放的都是每个大类的点云数据。例如，第一个就是飞机大类。
 打开其中的文件夹，可以发现里面是很多txt文件。每个txt文件是一个点云数据，相当于2d里面的一张图像。每个点云数据由很多点组成，其中前三个点是xyz,点云的位置坐标，后三个点是点云的rgb颜色坐标。对于shapenet,最好一个点是这个点所属的小类别，即1表示所属50个小类别中的第一个。 其它的文件夹的形式与这个都一样，这里就不过多详细叙述了。
 对于train_test_split文件夹是一个划分数据的jason 文件。它将数据集划分为训练集 测试集 和验证集。每个元素都是一个点云数据，按斜杠划分第二个是该点云数据所属的类别，第三个是该点云数据的名称。例如，在test jason文件中的名称 ，就是用来测试的点云数据的名称。  synsetoffset2category.txt 里面存放的就是shapnet 十六个大类别与文件夹名称的对于关系。
3.Datasets 读入代码分析
关于shapenet数据读入的数据集，我参考的是PotinNet的数据集部分。  填写好路径，先来测试一些输出部分。可以发现，shapenet数据集会给我们返回三个输出。第一个就是每个点云集合下采样后 的xyz坐标，每个大类别的标签，以及每个点云集中每个点的类别（2，2500）。 下面简要分析一下数据集的代码，关键的代码我都已经做了注释。
# *_*coding:utf-8 *_*
import os
import json
import warnings
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset
warnings.filterwarnings('ignore')
def pc_normalize(pc):
centroid = np.mean(pc, axis=0)
pc = pc - centroid
m = np.max(np.sqrt(np.sum(pc ** 2, axis=1)))
pc = pc / m
return pc
class PartNormalDataset(Dataset):
def __init__(self,root = './data/shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0_normal', npoints=2500, split='train', class_choice=None, normal_channel=False):
self.npoints = npoints # 采样点数
self.root = root # 文件根路径
self.catfile = os.path.join(self.root, 'synsetoffset2category.txt') # 类别和文件夹名字对应的路径
self.cat = {
}
self.normal_channel = normal_channel # 是否使用rgb信息
with open(self.catfile, 'r') as f:
for line in f:
ls = line.strip().split()
self.cat[ls[0]] = ls[1]
self.cat = {
k: v for k, v in self.cat.items()} #{'Airplane': '02691156', 'Bag': '02773838', 'Cap': '02954340', 'Car': '02958343', 'Chair': '03001627', 'Earphone': '03261776', 'Guitar': '03467517', 'Knife': '03624134', 'Lamp': '03636649', 'Laptop': '03642806', 'Motorbike': '03790512', 'Mug': '03797390', 'Pistol': '03948459', 'Rocket': '04099429', 'Skateboard': '04225987', 'Table': '04379243'}
self.classes_original = dict(zip(self.cat, range(len(self.cat)))) #{'Airplane': 0, 'Bag': 1, 'Cap': 2, 'Car': 3, 'Chair': 4, 'Earphone': 5, 'Guitar': 6, 'Knife': 7, 'Lamp': 8, 'Laptop': 9, 'Motorbike': 10, 'Mug': 11, 'Pistol': 12, 'Rocket': 13, 'Skateboard': 14, 'Table': 15}
if not class_choice is None: # 选择一些类别进行训练 好像没有使用这个功能
self.cat = {
k:v for k,v in self.cat.items() if k in class_choice}
# print(self.cat)
self.meta = {
} # 读取分好类的文件夹jason文件 并将他们的名字放入列表中
with open(os.path.join(self.root, 'train_test_split', 'shuffled_train_file_list.json'), 'r') as f:
train_ids = set([str(d.split('/')[2]) for d in json.load(f)]) # '928c86eabc0be624c2bf2dcc31ba1713' 这是第一个值
with open(os.path.join(self.root, 'train_test_split', 'shuffled_val_file_list.json'), 'r') as f:
val_ids = set([str(d.split('/')[2]) for d in json.load(f)])
with open(os.path.join(self.root, 'train_test_split', 'shuffled_test_file_list.json'), 'r') as f:
test_ids = set([str(d.split('/')[2]) for d in json.load(f)])
for item in self.cat:
self.meta[item] = []
dir_point = os.path.join(self.root, self.cat[item]) # # 拿到对应一个文件夹的路径 例如第一个文件夹02691156
fns = sorted(os.listdir(dir_point)) # 根据路径拿到文件夹下的每个txt文件 放入列表中
# print(fns[0][0:-4])
if split == 'trainval':
fns = [fn for fn in fns if ((fn[0:-4] in train_ids) or (fn[0:-4] in val_ids))]
elif split == 'train':
fns = [fn for fn in fns if fn[0:-4] in train_ids] # 判断文件夹中的txt文件是否在 训练txt中，如果是，那么fns中拿到的txt文件就是这个类别中所有txt文件中需要训练的文件，放入fns中
elif split == 'val':
fns = [fn for fn in fns if fn[0:-4] in val_ids]
elif split == 'test':
fns = [fn for fn in fns if fn[0:-4] in test_ids]
else:
print('Unknown split: %s. Exiting..' % (split))
exit(-1)
# print(os.path.basename(fns))
for fn in fns:
"第i次循环 fns中拿到的是第i个文件夹中符合训练的txt文件夹的名字"
token = (os.path.splitext(os.path.basename(fn))[0])
self.meta[item].append(os.path.join(dir_point, token + '.txt')) # 生成一个字典，将类别名字和训练的路径组合起来 作为一个大类中符合训练的数据
#上面的代码执行完之后，就实现了将所有需要训练或验证的数据放入了一个字典中，字典的键是该数据所属的类别，例如飞机。值是他对应数据的全部路径
#{Airplane:[路径1，路径2........]}
#####################################################################################################################################################
self.datapath = []
for item in self.cat: # self.cat 是类别名称和文件夹对应的字典
for fn in self.meta[item]:
self.datapath.append((item, fn)) # 生成标签和点云路径的元组， 将self.met 中的字典转换成了一个元组
self.classes = {
}
for i in self.cat.keys():
self.classes[i] = self.classes_original[i]
## self.classes 将类别的名称和索引对应起来 例如 飞机 0
# Mapping from category ('Chair') to a list of int [10,11,12,13] as segmentation labels
"""
shapenet 有16 个大类，然后每个大类有一些部件 ，例如飞机 'Airplane': [0, 1, 2, 3] 其中标签为0 1 2 3 的四个小类都属于飞机这个大类
self.seg_classes 就是将大类和小类对应起来
"""
self.seg_classes = {
'Earphone': [16, 17, 18], 'Motorbike': [30, 31, 32, 33, 34, 35], 'Rocket': [41, 42, 43],
'Car': [8, 9, 10, 11], 'Laptop': [28, 29], 'Cap': [6, 7], 'Skateboard': [44, 45, 46],
'Mug': [36, 37], 'Guitar': [19, 20, 21], 'Bag': [4, 5], 'Lamp': [24, 25, 26, 27],
'Table': [47, 48, 49], 'Airplane': [0, 1, 2, 3], 'Pistol': [38, 39, 40],
'Chair': [12, 13, 14, 15], 'Knife': [22, 23]}
# for cat in sorted(self.seg_classes.keys()):
# print(cat, self.seg_classes[cat])
self.cache = {
} # from index to (point_set, cls, seg) tuple
self.cache_size = 20000
def __getitem__(self, index):
if index in self.cache: # 初始slef.cache为一个空字典，这个的作用是用来存放取到的数据，并按照(point_set, cls, seg)放好 同时避免重复采样
point_set, cls, seg = self.cache[index]
else:
fn = self.datapath[index] # 根据索引 拿到训练数据的路径self.datepath是一个元组（类名，路径）
cat = self.datapath[index][0] # 拿到类名
cls = self.classes[cat] # 将类名转换为索引
cls = np.array([cls]).astype(np.int32)
data = np.loadtxt(fn[1]).astype(np.float32) # size 20488,7 读入这个txt文件，共20488个点，每个点xyz rgb +小类别的标签
if not self.normal_channel: # 判断是否使用rgb信息
point_set = data[:, 0:3]
else:
point_set = data[:, 0:6]
seg = data[:, -1].astype(np.int32) # 拿到小类别的标签
if len(self.cache) |