笔记摘自：KITTI数据集--label解析与传感器间坐标转换参数解析_苏源流的博客-CSDN博客

KITTI数据集是自动驾驶领域最知名的数据集之一。

一、kitti数据集，label解析

16个数代表的含义：

第1个字符串：代表目标的类别

'Car', 'Van', 'Truck','Pedestrian', 'Person_sitting', 'Cyclist','Tram',  'Misc' or  'DontCare'

注意，’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个数：代表目标是否被截断

从0（非截断）到1（截断）浮动，其中truncated指离开图像边界的对象

第3个数：代表目标是否被遮挡

整数0，1，2，3表示被遮挡的程度

0：完全可见  1：小部分遮挡  2：大部分遮挡 3：完全遮挡（unknown）

第4个数：alpha，目标的观察角度，范围：-pi~pi

是在相机坐标系下，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。

alpha = rotation_y - theta

第5～8这4个数：bbox_2d：2d框的对角点像素信息，单位为像素

xmin，ymin，xmax，ymax

第9～11这3个数：size_3d：3d框的尺寸dimension：高、宽、长（h w l单位：米）

第12～14这3个数：center_3d：3d框的中心坐标location： x,y,z（在照相机坐标系下，单位：米）

第15个数：rotation_y：目标的3维空间方向：（见上图）

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），范围：-pi~pi

第16个数：检测的置信度confidence