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waymo_open_dataset

O Waymo Open Dataset é composto de dados de sensores de alta resolução coletados por carros autônomos da Waymo em uma ampla variedade de condições. Esses dados são licenciados para uso não comercial.

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 (configuração padrão)

  • A inscrição Config: Waymo Abrir Dataset v1.2

  • Tamanho do conjunto de dados: 336.62 GiB

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 158.081
'validation' 39.987

waymo_open_dataset / v1.1

  • A inscrição Config: Waymo Abrir Dataset v1.1

  • Tamanho do conjunto de dados: 336.62 GiB

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 158.081
'validation' 39.987

waymo_open_dataset / v1.0

  • A inscrição Config: Waymo Abrir Dataset v1.0 Este conjunto de dados também está disponível em formato pré-processados, tornando-o mais rápido para carregar, se você selecionar o data_dir correta:
tfds.load('waymo_open_dataset/v1.0', data_dir='gs://waymo_open_dataset_v_1_0_0_individual_files/tensorflow_datasets')
  • Tamanho do conjunto de dados: 34.73 GiB

  • desdobramentos:

Dividir Exemplos
'train' 14.884
'validation' 4.954