waymo_open_dataset

• Descrição :

O Waymo Open Dataset é composto por 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.

Aviso: este conjunto de dados requer autorização e registro adicionais. Consulte a documentação do tfds para acessar o GCS e, posteriormente, registre-se em https://waymo.com/open/licensing/

• Documentação adicional : Explore artigos com código

• Página inicial : http://www.waymo.com/open/

• Código fonte : tfds.object_detection.WaymoOpenDataset

• Versões :

  • 0.2.0 (padrão): Sem notas de versão.

• Tamanho do download : Unknown size

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Não

• Estrutura de recursos :

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,
})

• Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
câmera_FRONT	RecursosDict
câmera_FRONT/imagem	Imagem	(1280, 1920, 3)	uint8
camera_FRONT/rótulos	Seqüência
camera_FRONT/rótulos/bbox	BBoxFeature	(4,)	float32
camera_FRONT/rótulos/tipo	ClassLabel		int64
câmera_FRONT_LEFT	RecursosDict
camera_FRONT_LEFT/imagem	Imagem	(1280, 1920, 3)	uint8
camera_FRONT_LEFT/rótulos	Seqüência
camera_FRONT_LEFT/labels/bbox	BBoxFeature	(4,)	float32
camera_FRONT_LEFT/rótulos/tipo	ClassLabel		int64
câmera_FRONT_RIGHT	RecursosDict
câmera_FRONT_RIGHT/imagem	Imagem	(1280, 1920, 3)	uint8
camera_FRONT_RIGHT/rótulos	Seqüência
camera_FRONT_RIGHT/labels/bbox	BBoxFeature	(4,)	float32
camera_FRONT_RIGHT/rótulos/tipo	ClassLabel		int64
câmera_SIDE_LEFT	RecursosDict
camera_SIDE_LEFT/imagem	Imagem	(886, 1920, 3)	uint8
camera_SIDE_LEFT/rótulos	Seqüência
camera_SIDE_LEFT/labels/bbox	BBoxFeature	(4,)	float32
camera_SIDE_LEFT/rótulos/tipo	ClassLabel		int64
câmera_SIDE_RIGHT	RecursosDict
camera_SIDE_RIGHT/imagem	Imagem	(886, 1920, 3)	uint8
camera_SIDE_RIGHT/rótulos	Seqüência
camera_SIDE_RIGHT/labels/bbox	BBoxFeature	(4,)	float32
camera_SIDE_RIGHT/rótulos/tipo	ClassLabel		int64
contexto	RecursosDict
contexto/nome	Texto		corda
carimbo de data/hora_micros	Tensor		int64

• Chaves supervisionadas (consulte o documento as_supervised ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): Não suportado.

• Citação :

@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)

• Descrição da configuração : Waymo Open Dataset v1.2

• Tamanho do conjunto de dados : 336.62 GiB

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'train'	158.081
'validation'	39.987

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

waymo_open_dataset/v1.1

• Descrição da configuração : Waymo Open Dataset v1.1

• Tamanho do conjunto de dados : 336.62 GiB

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'train'	158.081
'validation'	39.987

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

waymo_open_dataset/v1.0

• Descrição da configuração : Waymo Open Dataset v1.0 Este conjunto de dados também está disponível em formato pré-processado, tornando seu carregamento mais rápido, se você selecionar o data_dir correto:

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

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'train'	14.884
'validation'	4.954

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):