tyhuang/3D_Few-Shot_Class-Incremental_Learning_Dataset

该数据集包含训练集和测试集，分别存储在trainset和testset文件夹中。训练集和测试集都分为多个增量阶段，每个阶段对应一个文件夹。训练集中的文件命名格式为[label]-xxxxx.npy，其中label表示点云的类别名。测试集的文件命名格式为xxxxx.npy。数据集中的点云数据以.npy格式存储，可以使用`numpy.load`方法读取。参赛选手需要提交`test.csv`文件，其中包含文件名和预测标签，并在每个增量阶段结束后输出END,END以标记阶段结束。

原始信息汇总

数据集说明

数据集结构

• trainset/：训练集文件夹
  • 0/：基类数据集
  • 1/ 至 10/：新类数据集的10个增量阶段数据
• testset/：测试集文件夹
  • 0/：基类数据集
  • 1/ 至 10/：新类数据集的10个增量阶段数据

每个文件夹内包含.npy格式的点云数据，可以使用numpy.load(path)读取相应文件。

数据集读取示例

• CONTESTCIL_train：用于训练集的读取

  • root：数据集根目录
  • session：增量阶段编号
  • name2id：标签名称到ID的映射
  • get_cat_num：获取当前增量阶段的类别数量
  • __getitem__：读取指定索引的点云数据及其标签
  • __len__：返回数据集的大小

• CONTESTCIL_test：用于测试集的读取

  • root：数据集根目录
  • session：增量阶段编号
  • get_cat_num：获取当前增量阶段的类别数量
  • __getitem__：读取指定索引的点云数据及其文件名
  • __len__：返回数据集的大小

答案提交

• 提交文件：test.csv
• 格式要求：
  • 每行包含两列：文件名和预测标签
  • 每个增量阶段结束后，输出一行END,END标记该阶段结束
  • 无效文件名或重复文件名不会被统计