???Kitti标签存储在data_object_label_2文件夹中，存储为txt文本文件，即data_object_label_2/training/label_2/xxxxxx.txt。标签中仅不含了7481个训练场景的标注数据，而没有测试场景的标注数据。
????????为了快速进行算法调试、训练、评估和验证，以及快速下载，我们建立了一个mini kitti数据集，数据集的文件目录结构与完整KITTI数据集保持一致。其中，小型的标注数据集，即 mini label_2 （data_object_label_2_mini）保存了20张训练标注。下载地址为：kittimini版标签数据label_2-深度学习文档类资源-CSDN下载。
????????Mini kitti数据集其他部分下载地址为：
????????data_object_velodyne_mini：kittimini版激光雷达数据-深度学习文档类资源-CSDN下载。
????????data_object_label_2_mini：kittimini版标签数据label_2-深度学习文档类资源-CSDN下载。
?????????data_object_image_2_mini：kittimini版图像数据image_2-深度学习文档类资源-CSDN下载。
????????data_object_calib_mini：kittimini版校准数据calib-深度学习文档类资源-CSDN下载。
????????标注文件中16个属性，即16列。但我们只能够看到前15列数据，因为第16列是针对测试场景下目标的置信度得分，也可以认为训练场景中得分全部为1但是没有专门标注出来。下图是000001.txt的标注内容和对应属性介绍。
????????相机坐标系中，y方向是高度方向，以向下为正方向；z方向是汽车前进方向；前进右手边方向为x方向（车身方向），满足右手定则。激光雷达坐标系中，z方向是高度方向，x方向是汽车前进方向，前进左手边方向为y方向（车身方向），满足右手定则。
第1列
? ? ? 目标类比别（type），共有8种类别，分别是Car、Van、Truck、Pedestrian、Person_sitting、Cyclist、Tram、Misc或'DontCare。DontCare表示某些区域是有目标的，但是由于一些原因没有做标注，比如距离激光雷达过远。但实际算法可能会检测到该目标，但没有标注，这样会被当作false positive （FP）。这是不合理的。用DontCare标注后，评估时将会自动忽略这个区域的预测结果，相当于没有检测到目标，这样就不会增加FP的数量了。此外，在 2D 与 3D Detection Benchmark 中只针对 Car、Pedestrain、Cyclist 这三类。
第2列
????????截断程度（truncated），表示处于边缘目标的截断程度，取值范围为0~1，0表示没有截断，取值越大表示截断程度越大。处于边缘的目标可能只有部分出现在视野当中，这种情况被称为截断。
第3列
????????遮挡程度（occlude），取值为（0，1，2，3）。0表示完全可见，1表示小部分遮挡，2表示大部分遮挡，3表示未知（遮挡过大）。
第4列
????????观测角度（alpha）,取值范围为（-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。这相当于将物体中心旋转到正前方后，计算其与车身方向的夹角。
第5-8列
????????二维检测框（bbox），目标二维矩形框坐标，分别对应left、top、right、bottom，即左上（xy）和右下的坐标（xy）。
第9-11列
????????三维物体的尺寸（dimensions），分别对应高度、宽度、长度，以米为单位。
第12-14列
????????中心坐标（location），三维物体中心在相机坐标系下的位置坐标（x，y，z），单位为米。
第15列
????????旋转角（rotation_y），取值范围为（-pi, pi）。表示车体朝向，绕相机坐标系y轴的弧度值，即物体前进方向与相机坐标系x轴的夹角。rolation_y与alpha的关系为alpha=rotation_y - theta，theta为物体中心与车体前进方向上的夹角。alpha的效果是从正前方看目标行驶方向与车身方向的夹角，如果物体不在正前方，那么旋转物体或者坐标系使得能从正前方看到目标，旋转的角度为theta。
第16列
????????置信度分数（score），仅在测试评估的时候才需要用到。置信度越高，表示目标越存在的概率越大。
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