waymo_open_dataset

• Descripción :

El conjunto de datos abiertos de Waymo se compone de datos de sensores de alta resolución recopilados por los vehículos autónomos de Waymo en una amplia variedad de condiciones. Estos datos tienen licencia para uso no comercial.

Advertencia: este conjunto de datos requiere autorización y registro adicionales. Consulte la documentación de tfds para acceder a GCS y luego regístrese a través de https://waymo.com/open/licensing/

• Documentación adicional : Explorar en artículos con código

• Página de inicio : http://www.waymo.com/open/

• Código fuente : tfds.object_detection.WaymoOpenDataset

• Versiones :

  • 0.2.0 (predeterminado): sin notas de la versión.

• Tamaño de descarga : Unknown size

• Almacenamiento en caché automático ( documentación ): No

• Estructura de características :

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,
})

• Documentación de funciones :

Característica	Clase	Forma	tipo D	Descripción
	FuncionesDict
cámara_FRONT	FuncionesDict
cámara_FRONT/imagen	Imagen	(1280, 1920, 3)	uint8
cámara_FRONT/etiquetas	Secuencia
cámara_FRONT/etiquetas/bbox	Característica BBox	(4,)	flotador32
cámara_FRONT/etiquetas/tipo	Etiqueta de clase		int64
cámara_FRONT_LEFT	FuncionesDict
cámara_FRONT_LEFT/imagen	Imagen	(1280, 1920, 3)	uint8
cámara_FRONT_LEFT/etiquetas	Secuencia
cámara_FRONT_LEFT/etiquetas/bbox	Característica BBox	(4,)	flotador32
cámara_FRONT_LEFT/etiquetas/tipo	Etiqueta de clase		int64
cámara_FRONT_RIGHT	FuncionesDict
cámara_FRONT_RIGHT/imagen	Imagen	(1280, 1920, 3)	uint8
cámara_FRONT_RIGHT/etiquetas	Secuencia
cámara_FRONT_RIGHT/etiquetas/bbox	Característica BBox	(4,)	flotador32
cámara_FRONT_RIGHT/etiquetas/tipo	Etiqueta de clase		int64
cámara_SIDE_LEFT	FuncionesDict
cámara_SIDE_LEFT/imagen	Imagen	(886, 1920, 3)	uint8
cámara_SIDE_LEFT/etiquetas	Secuencia
cámara_SIDE_LEFT/etiquetas/bbox	Característica BBox	(4,)	flotador32
cámara_SIDE_LEFT/etiquetas/tipo	Etiqueta de clase		int64
cámara_SIDE_RIGHT	FuncionesDict
cámara_SIDE_RIGHT/imagen	Imagen	(886, 1920, 3)	uint8
cámara_SIDE_RIGHT/etiquetas	Secuencia
cámara_SIDE_RIGHT/labels/bbox	Característica BBox	(4,)	flotador32
cámara_SIDE_RIGHT/etiquetas/tipo	Etiqueta de clase		int64
contexto	FuncionesDict
contexto/nombre	Texto		cadena
marca de tiempo_micros	Tensor		int64

• Claves supervisadas (ver documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Citación :

@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 (configuración predeterminada)

• Descripción de la configuración : Waymo Open Dataset v1.2

• Tamaño del conjunto de datos : 336.62 GiB

• Divisiones :

Dividir	Ejemplos
'train'	158.081
'validation'	39,987

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

waymo_open_dataset/v1.1

• Descripción de la configuración : Waymo Open Dataset v1.1

• Tamaño del conjunto de datos : 336.62 GiB

• Divisiones :

Dividir	Ejemplos
'train'	158.081
'validation'	39,987

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

waymo_open_dataset/v1.0

• Descripción de la configuración : Waymo Open Dataset v1.0. Este conjunto de datos también está disponible en formato preprocesado, lo que hace que su carga sea más rápida, si selecciona el data_dir correcto:

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

• Tamaño del conjunto de datos : 34.73 GiB

• Divisiones :

Dividir	Ejemplos
'train'	14.884
'validation'	4.954

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):