我尝试使用我的自定义 LiDAR 数据集作为针对点云数据训练的几个深度学习模型的输入。
由于其中大多数是使用 KITTI 或 nuscenes 进行训练的，因此我尝试在使用自定义数据作为输入之前比较自定义数据集和公共数据集。
最明显的区别是表示物体反射率特性的强度分布。
据我使用带有直方图函数的 Matlab 检查它们，数据集的强度分布分布如下：
KITTI 的强度分布从 0 到 1 展开，在 1 附近没有任何饱和度，并且大部分点的值几乎为零。Nuscenes 的强度分布从 0 到 255 强度分布，大多数点几乎为零。
但是，我的自定义数据分布在 0 到 255 之间，在 0 和 255 附近高度饱和（许多点的强度为零或 255）
我仍在寻找导致上述差异的硬件设置之间的差异，但直到现在才找到任何线索。
我阅读了nuscenes和KITTI之间的转换代码，但只是改变传感器的坐标，并标准化nuscenes数据的强度值。
如果有人告诉我有关应用于 KITTI 激光雷达数据集的预处理，我们将不胜感激。