waymo_open_conjunto de datos

• Visualización : Explore en Know Your Data

• 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 : Explore en Papers With Code

• 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 automático en caché ( 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 características :

Rasgo	Clase	Forma	Tipo D	Descripción
	CaracterísticasDict
cámara_FRONTAL	CaracterísticasDict
camera_FRONT/imagen	Imagen	(1280, 1920, 3)	uint8
camera_FRONT/etiquetas	Secuencia
camera_FRONT/etiquetas/bbox	BBoxCaracterística	(4,)	flotar32
camera_FRONT/etiquetas/tipo	Etiqueta de clase		int64
cámara_FRONTAL_IZQUIERDA	CaracterísticasDict
camera_FRONT_LEFT/imagen	Imagen	(1280, 1920, 3)	uint8
camera_FRONT_LEFT/etiquetas	Secuencia
camera_FRONT_LEFT/etiquetas/bbox	BBoxCaracterística	(4,)	flotar32
camera_FRONT_LEFT/etiquetas/tipo	Etiqueta de clase		int64
cámara_FRONT_DERECHA	CaracterísticasDict
camera_FRONT_RIGHT/imagen	Imagen	(1280, 1920, 3)	uint8
camera_FRONT_RIGHT/etiquetas	Secuencia
camera_FRONT_RIGHT/etiquetas/bbox	BBoxCaracterística	(4,)	flotar32
camera_FRONT_RIGHT/etiquetas/tipo	Etiqueta de clase		int64
camera_SIDE_LEFT	CaracterísticasDict
camera_SIDE_LEFT/imagen	Imagen	(886, 1920, 3)	uint8
camera_SIDE_LEFT/etiquetas	Secuencia
camera_SIDE_LEFT/etiquetas/bbox	BBoxCaracterística	(4,)	flotar32
camera_SIDE_LEFT/etiquetas/tipo	Etiqueta de clase		int64
camera_SIDE_RIGHT	CaracterísticasDict
camera_SIDE_RIGHT/imagen	Imagen	(886, 1920, 3)	uint8
camera_SIDE_RIGHT/etiquetas	Secuencia
camera_SIDE_RIGHT/etiquetas/bbox	BBoxCaracterística	(4,)	flotar32
camera_SIDE_RIGHT/etiquetas/tipo	Etiqueta de clase		int64
contexto	CaracterísticasDict
contexto/nombre	Texto		cuerda
timestamp_micros	Tensor		int64

• Claves supervisadas (Ver as_supervised doc ): None

• Figura ( tfds.show_examples ): no compatible.

• Cita :

@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 :

Separar	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 :

Separar	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 sea más rápido de cargar, 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 :

Separar	Ejemplos
'train'	14,884
'validation'	4,954

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):