Convert Pandaset to SemanticKitti format.
Visit the Pandaset website, sign up and then download the dataset.
.
├── LICENSE.txt
├── annotations
│ ├── cuboids
│ │ ├── 00.pkl.gz
│ │ .
│ │ .
│ │ .
│ │ └── 79.pkl.gz
│ └── semseg // Semantic Segmentation is available for specific scenes
│ ├── 00.pkl.gz
│ .
│ .
│ .
│ ├── 79.pkl.gz
│ └── classes.json
├── camera
│ ├── back_camera
│ │ ├── 00.jpg
│ │ .
│ │ .
│ │ .
│ │ ├── 79.jpg
│ │ ├── intrinsics.json
│ │ ├── poses.json
│ │ └── timestamps.json
│ ├── front_camera
│ │ └── ...
│ ├── front_left_camera
│ │ └── ...
│ ├── front_right_camera
│ │ └── ...
│ ├── left_camera
│ │ └── ...
│ └── right_camera
│ └── ...
├── lidar
│ ├── 00.pkl.gz
│ .
│ .
│ .
│ ├── 79.pkl.gz
│ ├── poses.json
│ └── timestamps.json
└── meta
├── gps.json
└── timestamps.json
Python packages required:
- Numpy:
pip install numpy
- Numpy Quaternion:
pip install numpy-quaternion
- Pandaset-devkit (install from the repo)
Run the convert.py
script secifying the path to Pandaset and the output path for the converted dataset as follow:
python convert.py <path_to_pandaset> <path_to_output>
Warning: The script will generate only scenes that have semantic segmentation labels available, all the other will be skipped.