waymo_open_dataset

L'ensemble de données ouvert Waymo est composé de données de capteurs haute résolution collectées par les voitures autonomes Waymo dans une grande variété de conditions. Ces données sont concédées sous licence pour un usage non commercial.

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

  • Description Config: Waymo Ouvrir Dataset v1.2

  • Taille Dataset: 336.62 GiB

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 158 081
'validation' 39 987

waymo_open_dataset/v1.1

  • Description Config: Waymo Ouvrir Dataset V1.1

  • Taille Dataset: 336.62 GiB

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 158 081
'validation' 39 987

waymo_open_dataset/v1.0

  • Description Config: Waymo Ouvrir Dataset v1.0 Cet ensemble de données est également disponible en format pré-traitées, ce qui rend plus rapide à charger, si vous sélectionnez le data_dir correct:
tfds.load('waymo_open_dataset/v1.0', data_dir='gs://waymo_open_dataset_v_1_0_0_individual_files/tensorflow_datasets')
  • Taille Dataset: 34.73 GiB

  • scissions:

Diviser Exemples
'train' 14 884
'validation' 4 954