waymo_open_dataset

• Описание :

Открытый набор данных Waymo состоит из данных датчиков высокого разрешения, собранных беспилотными автомобилями Waymo в самых разных условиях. Эти данные лицензируются для некоммерческого использования.

• Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом north_east

• Домашняя страница : http://www.waymo.com/open/

• Исходный код : tfds.object_detection.WaymoOpenDataset

• Версии :

  • 0.2.0 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : Unknown size

• Автокэширование ( документация ): Нет

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'camera_FRONT': FeaturesDict({
        'image': Image(shape=(1280, 1920, 3), dtype=uint8),
        'labels': Sequence({
            'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
            'type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
        }),
    }),
    'camera_FRONT_LEFT': FeaturesDict({
        'image': Image(shape=(1280, 1920, 3), dtype=uint8),
        'labels': Sequence({
            'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
            'type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
        }),
    }),
    'camera_FRONT_RIGHT': FeaturesDict({
        'image': Image(shape=(1280, 1920, 3), dtype=uint8),
        'labels': Sequence({
            'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
            'type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
        }),
    }),
    'camera_SIDE_LEFT': FeaturesDict({
        'image': Image(shape=(886, 1920, 3), dtype=uint8),
        'labels': Sequence({
            'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
            'type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
        }),
    }),
    'camera_SIDE_RIGHT': FeaturesDict({
        'image': Image(shape=(886, 1920, 3), dtype=uint8),
        'labels': Sequence({
            'bbox': BBoxFeature(shape=(4,), dtype=float32),
            'type': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=5),
        }),
    }),
    'context': FeaturesDict({
        'name': Text(shape=(), dtype=string),
    }),
    'timestamp_micros': int64,
})

• Функциональная документация :

• Контролируемые ключи (см. документ as_supervised ): None

• Рисунок ( tfds.show_examples ): не поддерживается.

• Цитата :

@InProceedings{Sun_2020_CVPR,
author = {Sun, Pei and Kretzschmar, Henrik and Dotiwalla, Xerxes and Chouard, Aurelien and Patnaik, Vijaysai and Tsui, Paul and Guo, James and Zhou, Yin and Chai, Yuning and Caine, Benjamin and Vasudevan, Vijay and Han, Wei and Ngiam, Jiquan and Zhao, Hang and Timofeev, Aleksei and Ettinger, Scott and Krivokon, Maxim and Gao, Amy and Joshi, Aditya and Zhang, Yu and Shlens, Jonathon and Chen, Zhifeng and Anguelov, Dragomir},
title = {Scalability in Perception for Autonomous Driving: Waymo Open Dataset},
booktitle = {The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
month = {June},
year = {2020}
}

waymo_open_dataset/v1.2 (конфигурация по умолчанию)

• Описание конфигурации : Открытый набор данных Waymo v1.2.

• Размер набора данных : 336.62 GiB

• Расколы :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

waymo_open_dataset/v1.1

• Описание конфигурации : Открытый набор данных Waymo v1.1.

• Размер набора данных : 336.62 GiB

• Расколы :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

waymo_open_dataset/v1.0

• Описание конфигурации : Waymo Open Dataset v1.0. Этот набор данных также доступен в предварительно обработанном формате, что ускоряет его загрузку, если вы выберете правильный data_dir:

tfds.load('waymo_open_dataset/v1.0', data_dir='gs://waymo_open_dataset_v_1_0_0_individual_files/tensorflow_datasets')

• Размер набора данных : 34.73 GiB

• Расколы :

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):