nuScenes的使用(一)

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nuScenes的使用(一)

2024-06-15 17:29| 来源: 网络整理| 查看: 265

文章目录 一、简介一个小提醒 二、数据集下载及排布方式1.数据集下载(1)NuScenesFull dataset (v1.0)A. 下载B. 排布 Map expansionCAN bus expansionnuScenes-lidarsegnuScenes-panoptic (2)nuImages(3)数据集完整性检查 三、各个挑战赛道和SOTA查看

一、简介

我第一个接触的数据集,不用挂梯子也可以直接上,国内用亚洲线下载数据集也非常快(科学上网下kitti真的是一种折磨)。nuscenes里面包含了RGB图片、激光雷达点云和毫米波雷达的数据,具体介绍的话可以看官网:nuScenes官网。

一个小提醒

特别注意:使用想要读取数据请一定按照官网对应的Tutorials里给的方式操作,即用token访问对应的传感器数据,不要直接读json里的,否则无法读到你想要的!! tutorial有两种获取方式:

第一种是来自官网对应界面: 在这里插入图片描述另一种是见nuscenes-devkit/python-sdk/tutorials/下的.ipynb文件。开发者工具包的Github有,可直接找。 二、数据集下载及排布方式 1.数据集下载

先放一个下载链接:nuscenes下载。要先登录才能下载,没有账号直接注册。 登录界面 nuscenes官网一共放出了很多数据集,有:

(1)NuScenes

组合拳,传感器含6 个摄像头、1 个激光雷达、5 个雷达、GPS、IMU,里面有RGB图,radar/LiDAR点云图,标注(3D),map等等。数据集用数据库的方式管理,靠token查询对应数据,具体依赖关系看官网给的图: nuscenes关系依赖表 想要得到对应数据最快的办法就是用nuscenes-devkit,在调用API的时候对应这张图用有奇效。

Full dataset (v1.0)

完整的数据集,看命名似乎以后还会继续更新的样子。

A. 下载

该数据集包含:

Mini:缩减过的数据集,里面只有10个scenes,不可分传感器下载。Trainval:完整的数据集,被分成了10份,一共有850个scenes(700个训练的,100个检验的)。总共差不多有300多GB的样子,可分传感器下载

在这里插入图片描述

Test:150个scene的无标注样本,可分传感器下载 注意:Trainval 和 Test 要单独下载metadata,Mini 不用(已经包含在压缩包内)

具体每一个里包含哪几个scenes,参见nuscenes-devkit/python-sdk/nuscenes/utils/splits.py或根据tutorial调用工具包输出查看

B. 排布

解压到/data/sets/nuscenes,对于多个part的注意不要将原本的覆盖。解压后的文件结构(来自nuscenes-devkit):

/data/sets/nuscenes samples - Sensor data for keyframes. sweeps - Sensor data for intermediate frames. maps - Folder for all map files: rasterized .png images and vectorized .json files. v1.0-* - JSON tables that include all the meta data and annotations. Each split (trainval, test, mini) is provided in a separate folder. Map expansion

针对地图的,根据需要照常下载即可

CAN bus expansion

汽车的一些底层数据,比如轮速、油门什么的,根据需要照常下载即可

nuScenes-lidarseg

针对LiDAR的,根据需要照常下载即可

nuScenes-panoptic

nuScenes + nuScenes-lidarseg,用来做panoptic任务(不太了解),根据需要照常下载即可

以上所有数据集下载连接背后都有md5码可供验证文件完整性。

(2)nuImages

纯图片数据集,2D标注,但是样本量比nuscenes大。依赖关系图如下: 在这里插入图片描述数据集只分了mini和all,all可分传感器下载。按需要正常下载即可。

(3)数据集完整性检查

如图,每个数据集都提供了md5码验证完整性。 在这里插入图片描述 在终端运行以下命令,能得到一串数字,把这串数字和官网提供的对应包的md5码对比,相同就代表包是完整的。

% ubuntu下: md5sum [选项] 文件 % windows下(cmd内): certutil -hashfile 文件名的绝对地址 MD5 三、各个挑战赛道和SOTA查看

在Task内可以看到各个赛道的SOTA,有的是开源的,需要的py可以按照赛道看自己做的东西的最好的模型怎么处理的。 现在有赛道: 在这里插入图片描述 另外,每一个Task最下面有一些额外的规则说明,还有每年开赛道的通知。但是我之前发现不科学上网这些挑战经常会加载不出来,有条件或者想挑战一下赛道的py还是科学上网一下了(因为每年都有新挑战)。 举几个栗子,科学上网以后,Leaderboard下面应该有这种东西:在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述



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