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Waymo Open Dataset: Waymo开启数据集-源码

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简介:
Waymo Open Dataset是由谷歌子公司Waymo发布的一个大规模自动驾驶汽车数据集,旨在推动学术界和工业界的自动驾驶技术研究。此数据集包含丰富的传感器信息及详细的标注内容,是目前最全面的开源自动驾驶数据集之一。 Waymo Open数据集于2019年8月首次推出,其中包括高分辨率传感器数据以及1,950个细分的标签,旨在帮助研究社区在机器感知和自动驾驶技术方面取得进展。2021年3月进行了更新,扩展了该数据集以包含一个运动数据集,其中包含了对象轨迹及超过10万个细分的相应3D地图信息。 此次更新后,我们增加了对此新数据集的支持,并提供了实时检测挑战的相关说明与示例供参考使用。此代码存储库包括以下内容: - 数据集格式定义 - 评估指标 - TensorFlow中的辅助功能,用于帮助构建模型 本代码存储库(不包含第三方部分)根据Apache许可2.0版进行授权。出现在third_party中的代碼可能遵循不同的许可证条款。

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客服
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  • Waymo Open Dataset: Waymo-
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    Waymo Open Dataset是由谷歌子公司Waymo发布的一个大规模自动驾驶汽车数据集,旨在推动学术界和工业界的自动驾驶技术研究。此数据集包含丰富的传感器信息及详细的标注内容,是目前最全面的开源自动驾驶数据集之一。 Waymo Open数据集于2019年8月首次推出,其中包括高分辨率传感器数据以及1,950个细分的标签,旨在帮助研究社区在机器感知和自动驾驶技术方面取得进展。2021年3月进行了更新,扩展了该数据集以包含一个运动数据集,其中包含了对象轨迹及超过10万个细分的相应3D地图信息。 此次更新后,我们增加了对此新数据集的支持,并提供了实时检测挑战的相关说明与示例供参考使用。此代码存储库包括以下内容: - 数据集格式定义 - 评估指标 - TensorFlow中的辅助功能,用于帮助构建模型 本代码存储库(不包含第三方部分)根据Apache许可2.0版进行授权。出现在third_party中的代碼可能遵循不同的许可证条款。
  • 探究Waymo
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    简介:本文将深入探讨由谷歌子公司Waymo发布的自动驾驶汽车领域的开放数据集,分析其内容、价值及潜在应用。 最近Waymo发布了他们的开放数据集,其中包含了从自动驾驶汽车收集的激光雷达和相机数据。所有线段都已经预先标注了3D注释,并且有100个线段附加了2D注释。 这项工作旨在通过对标记的3D数据进行高级探索性分析来更好地理解Waymo的数据。我们的目标是通过分析3D标签并测试关于对象分布的三个简单假设,深入了解这些数据的特点。主要关注点在于可视化各类物体实例和场景属性的分布情况,并探讨诸如位置、天气及一天中的时间等场景属性与每个场景中物体数量及其分布之间的关系。 此外,我们还利用了各实例边界框及其3D坐标的标题信息来检查对象相对于Waymo汽车的位置。 最终,这项工作基于对这些3D标签数据进行的可视化和分析结果提出了并验证了三个假设: 1. 车辆类对象比行人更宽且长度更大。 2. 相对于行人,标记为“车辆”类的对象与Waymo汽车更加平行。
  • Waymo Open Dataset Viewer:基于WebGL的点云浏览器
    优质
    Waymo Open Dataset Viewer是一款利用WebGL技术开发的在线点云数据浏览工具,旨在为开发者和研究人员提供便捷高效的三维激光雷达数据可视化服务。 Waymo提供了一个数据集查看器的WebGL浏览器插件,该插件与集成的Python服务器在浏览器内无缝运行,此Python服务器负责处理并提供数据集片段。使用前,请确保已从官方渠道获取所需的数据集部分,并将其保存在一个包含`.tfrecord`文件的新目录中。 安装TensorFlow(推荐版本2.0.0)是必要的步骤之一;建议使用带有GPU支持的TensorFlow以加速读取过程。接下来,需要通过执行以下命令来安装服务器和前端所需的依赖项: ``` pip install -r requirements.txt yarn install ``` 启动websocket服务用于处理并提供指定目录内的段文件,请运行: ```shell python websocket.py --segments-dir path/to/segments ``` 完成上述步骤后,构建前端项目。这可以通过执行以下命令来实现: ```shell yarn build ``` 最后,在浏览器中打开`index.html`以开始查看数据集片段。
  • Waymo转换为Kitti格式的解析工具
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    这款工具专门用于将Waymo开放的数据集高效地转化为Kitti格式,便于用户利用成熟的Kitti工具包进行自动驾驶相关的研究与开发。 LIDAR点云被解析为.bin文件,并有以下两种处理方式:一是保留5个LIDAR的点云并进行融合;二是只保留顶部LIDAR的点云数据。对于v1.3.0版本之后的数据,还增加了对3D点云语义分割标签的解析功能。
  • Wildfire Smoke Dataset: Wildfire烟雾探索之旅
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    简介:本项目介绍Wildfire Smoke Dataset,旨在通过分析大量野火产生的烟雾数据,促进对森林火灾影响的研究与理解。 Wildfire烟雾数据集的目的是为了创建一个开放共享且易于访问的数据集,以促进基于视觉的野火检测模型的研发工作。该数据集中包含了从公共领域的HPWREN相机下载并注释边界的图像,用于开发烟雾检测技术。 我们的创始人在最初阶段完成了首批边界框的标注工作,并在此基础上继续努力,在志愿者的帮助下进一步扩充了数据集规模。目前,我们已创建了744张带有边界框注释的图片和2192张带批注的图像。 使用这些具有边框注释的数据时,请记得感谢AI For Mankind以及HPWREN的支持与贡献。此外,如果您有兴趣构建烟雾分类器,可以考虑利用此数据集进行研究工作。请注意,您的捐赠将支持我们的项目,并且根据美国税法501(c)(3)的规定可能享有免税待遇。 希望这些信息能够帮助您更好地了解并使用Wildfire烟雾数据集资源。
  • 基于Kitti和Waymo的自动驾驶中3D目标检测与跟踪的渲染可视化.zip
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    本资源提供基于Kitti和Waymo数据集的自动驾驶系统中的3D目标检测与跟踪技术的详细分析及渲染可视化,有助于深入理解自动驾驶车辆感知技术。 基于KITTI和Waymo数据集的自动驾驶场景中的3D目标检测与跟踪渲染可视化技术研究。
  • KNN- dataset
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    本数据集为K近邻算法(KNN)设计,包含多维度特征向量及对应分类标签,适用于模式识别与机器学习研究。 KNN算法在处理海伦的约会数据集时非常有效。通过分析这些数据,可以预测一个人是否适合与海伦约会。该方法基于已知的数据点来确定新样本所属类别或预测数值,适用于分类和回归问题。在这个特定的应用场景中,我们利用了邻居之间的相似性来进行模式识别,并据此做出决策。
  • 眼睛 - Eye Dataset
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    《眼睛数据集》是一套专为眼部图像分析设计的数据集合,包含多种眼部状况的图片及标注信息,旨在促进眼疾早期检测与诊断的研究。 该数据集包含2423个对象,其中直接从互联网收集了1192个双眼睁开的对象,并且从“野生标签脸”(LFW)数据库中选择了1231个双眼睁开的对象。数据集文件名为Eye Dataset_datasets..txt和Eye Dataset_datasets..zip。