自动驾驶数据集怎么获得类似colmap输出?

Question

最近在做自动驾驶场景下nerf相关的研究，发现很多论文的都采用了colmap进行预处理获取相机姿态等信息作为模型的输入，但是colmap没有办法处理自动驾驶数据集如kitti，nuscenes。如果直接读取ground truth的话，数据格式与colmap预处理又有一定的差异。想知道有没有什么好办法可以处理自动驾驶数据集获得和colmap同样的效果。

Answer 1

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
Colmap是一个基于结构光、RGB-D、多视角等传感器数据的三维重建工具，可以处理不同类型的数据集，并输出相应的相机位姿、点云等信息。对于自动驾驶数据集，一般来说需要预先对数据集进行一些处理，以便输出和colmap相同格式的数据。

以下是一些可能的方法：

1. 使用SfM算法预处理数据集
   可以使用类似colmap的SfM（Structure from Motion）算法，例如OpenSfM、OpenMVG等，对自动驾驶数据集进行预处理。这些算法通常需要输入RGB图像序列和IMU数据，输出相机位姿、三维点云等信息。可以使用预处理后的输出与colmap输出进行比较，以验证数据格式是否相同。

2. 手动标注相机位姿
   如果数据集中已经提供了GPS、IMU等传感器数据，可以尝试手动标注相机位姿。具体来说，可以使用传感器数据计算相机位姿，然后将位姿信息保存到与colmap相同的格式中。这种方法可能比较费时，但是可以避免使用SfM算法时可能出现的问题。

3. 自己编写数据处理程序
   如果以上两种方法都不适用，可以自己编写数据处理程序，将自动驾驶数据集转换成与colmap相同的格式。具体来说，可以先了解colmap输出格式的细节，然后针对自动驾驶数据集，编写一个程序将数据转换成相应的格式。这种方法需要具备一定的编程能力和对数据格式的理解，但可以确保数据格式和colmap相同。

总的来说，处理自动驾驶数据集获得和colmap相同的输出格式需要一定的技术和时间投入，但是可以有效地使得不同的数据集可以被用于相同的研究问题。