waymo_open_dataset

• Opis :

Waymo Open Dataset składa się z danych z czujników o wysokiej rozdzielczości zebranych przez samochody autonomiczne Waymo w różnorodnych warunkach. Dane te są objęte licencją do użytku niekomercyjnego.

• Dodatkowa dokumentacja : Eksploruj w dokumentach z kodem north_east

• Strona główna : http://www.waymo.com/open/

• Kod źródłowy : tfds.object_detection.WaymoOpenDataset

• Wersje :

  • 0.2.0 (domyślnie): Brak informacji o wersji.

• Rozmiar pobierania : Unknown size

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Nie

• Struktura funkcji :

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,
})

• Dokumentacja funkcji :

• Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): None

• Rysunek ( tfds.show_examples ): Nieobsługiwany.

• Cytat :

@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 (konfiguracja domyślna)

• Opis konfiguracji : Waymo Open Dataset v1.2

• Rozmiar zbioru danych : 336.62 GiB

• Podziały :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

waymo_open_dataset/v1.1

• Opis konfiguracji : Waymo Open Dataset v1.1

• Rozmiar zbioru danych : 336.62 GiB

• Podziały :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

waymo_open_dataset/v1.0

• Opis konfiguracji : Waymo Open Dataset v1.0 Ten zestaw danych jest również dostępny w formacie wstępnie przetworzonym, co przyspiesza ładowanie, jeśli wybierzesz właściwy katalog_danych:

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

• Rozmiar zbioru danych : 34.73 GiB

• Podziały :

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):