首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

有没有人尝试过使用'NuScenes数据集‘?

是的,有人尝试过使用NuScenes数据集。NuScenes数据集是一个用于自动驾驶研究的大规模传感器数据集,包含了来自多个传感器(如激光雷达、摄像头、雷达等)的高质量数据。它提供了丰富的场景和多样化的交通场景,可用于感知、预测、规划等自动驾驶相关任务的训练和评估。

NuScenes数据集的优势在于其大规模和真实性,它包含了超过1000个小时的高分辨率传感器数据,覆盖了城市、高速公路等多种场景。此外,NuScenes数据集还提供了丰富的注释信息,包括车辆、行人、自行车等的边界框、语义分割、实例分割等,可用于模型的训练和验证。

NuScenes数据集的应用场景主要是自动驾驶领域的研究和开发。研究人员和开发者可以使用该数据集进行感知、预测、规划等任务的算法研究和性能评估。此外,NuScenes数据集还可以用于测试和验证自动驾驶系统的性能和安全性。

腾讯云提供了一系列与自动驾驶相关的产品和服务,如AI推理服务、图像识别与分析、视频处理等。这些产品和服务可以与NuScenes数据集结合使用,帮助用户进行自动驾驶算法的开发和测试。具体产品和服务的介绍和链接地址可以参考腾讯云官方网站的相关页面。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

nuScenes数据在OpenPCDet中的使用及其获取

下载数据 从官方网站上下载数据NuScenes 3D object detection dataset,没注册的需要注册后下载。...注意: 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的,可以参考本文下方 5. 3. 数据组织结构 下载好数据后按照文件结构解压放置。...其在OpenPCDet中的数据结构及其位置如下,根据自己使用数据是v1.0-trainval,还是v1.0-mini来修改。...创建data infos 根据数据选择 python -m pcdet.datasets.nuscenes.nuscenes_dataset --func create_nuscenes_infos \...数据获取新途径 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的,可以考虑使用本人处理好的数据 v1.0-mini v1.0-trainval 数据待更新… 其主要存放的结构为 │── v1.0

5.4K10
  • Lyft公开了一个自动驾驶数据,还要举办比赛!

    最近,Lyft公司专注于自动驾驶的Lyft level5团队公开了一组他们采集的数据,并且预计在12月举办一次基于该数据的比赛,数据一共将近60G,注册一个账户即可下载。...提供的地图超过4000个车道段(2000个路段车道和约2000个车道),197个人行横道,60个停车标志,54个停车区,8X减速带,11X减速带。...数据格式 选用nuScenes format用于数据,以确保与使用nuScenes数据完成的现有工作兼容。...关于nuScenes format链接: https://www.nuscenes.org/data-format 为了探索和使用数据,下面提供nuScenes devkit的自定义版本以及如何使用它的教程...: 通过下方链接登陆和下载数据; https://level5.lyft.com/register/ 下载Lyft版本的NuScenes SDK; 按照README.md设置SDK并开始处理数据

    68720

    OpenOccupancy:一个用于周视语义占用网格感知的基准测试

    在OpenOccupancy基准测试中,我们通过添加稠密的语义占用网格标注来扩展大规模的nuScenes数据。以前的标注依赖于LiDAR点云的叠加,由于LiDAR数据的稀疏,导致一些占用标签被遗漏。...在OpenOccupancy基准中引入了nuScenes-Occupancy,它将大规模的nuScenes数据与密集的语义占用标注相结合。...通过nuScenes数据引入了AAP流程,它高效地标注和稠密化了周围语义占用标签,结果形成了第一个用于周围语义占用分割的数据nuScenes-Occupancy。...nuScenes-Occupancy SemanticKITTI 是首个用于室外占据感知的数据,但在驾驶场景方面缺乏多样性,并且仅评估前视感知,为了创建一个大规模的环境占据感知数据,我们引入了nuScenes-Occupancy...,它在nuScenes数据的基础上添加了稠密的语义占用标注。

    54020

    自动驾驶中基于光流的运动物体检测

    使用开放式工具和数据包括nuScenes、FastFlowNet和RAFT。...光流估计是运动检测任务中用于提供速度信息的常用技术,它是基于亮度恒定约束计算的,假设两个连续帧的时间戳足够接近,使得真实世界中相同位置的亮度保持不变,在本文中,我们使用不同的算法从nuScenes数据获取...图1:nuScenes数据上的光流预测示例,从左到右:关键帧对的前一个原始图像,FastFlowNet和RAFT的流动可视化。...实验 A、 数据 我们的模型在过滤后的nuScenes数据上进行训练和评估,nuScenes包括1000个不同的场景,涵盖不同的地点、时间和天气条件,为了简单起见,这里排除了“夜”、“雨”和“闪电”...D、 概括 通过添加nuScenes中的非关键帧和附近对象来扩展过滤后的数据进行推理,如表4所示在广义数据上评估的定量性能,展示了在KITTI上训练光流算法的预训练模型。

    1.5K30

    ICCV2021|单目3D目标检测真的需要伪激光雷达吗?

    数据单目3D目标检测榜单 这篇论文是目前NuScenes(nuscenes.org/object-det)单目3D检测排名第一的工作(截止2021.9.3)。...六、实验部分 用到了四组数据:(1) KITTI-3D和nuScenes数据用于训练和评估3D检测模型;(2) KITTI-Depth数据用于在PL model中训练单目深度估计模块,作者在生成数据时过滤掉了与...在Table 1,Table 2,Table 4,Table 5中,分别在KITTI-3D和nuScenes数据上与主流的方法进行了对比,效果表现SOTA,不多说。...Table 6设计了一个更为严谨的实验对比了2D目标检测预训练和单目深度估计预训练任务对3D目标检测的效果提升,两个实验都基于COCO预训练模型,然后基于nuScenes数据,分别执行2D目标检测和单目深度估计的预训练...,最后做3D detection,在控制初始化参数一致(COCO 2D检测预训练参数)、预训练场景一致(都基于nuScenes数据)的前提下,对比2D detection预训练任务和monocular

    1.6K20

    自动驾驶权威评测世界第一,鉴智机器人推出纯视觉3D感知新范式

    日前,在自动驾驶权威评测 nuScenes 上,鉴智机器人凭借提出的纯视觉自动驾驶 3D 感知新范式 BEVDet,以绝对优势获得纯视觉 3D 目标检测世界第一的成绩。...BEVDet技术报告链接:https://arxiv.org/abs/2112.11790 nuScenes 数据是自动驾驶领域使用最广泛的公开数据之一,也是目前最权威的自动驾驶纯视觉 3D 目标检测评测...在传感器方面,nuScenes 一共配置了 6 个相机、1 个 LiDAR、5 个 RADAR,值得注意的是,和 KITTI 和 Waymo 等仅提供部分视角的数据不同,nuScenes 提供了 360...,数据规模和难度远超自动驾驶数据 KITTI。...图 2:BEVDet 整体框架 最后的性能也充分证明了该算法的有效性,在自动驾驶权威数据 nuScenes 上,BEVDet 在计算量和精度等指标上都具有绝对的优势。

    75560

    Cam4DOcc: 基于摄像头的4D占据网格预测的自动驾驶应用

    基于多个公开可用的数据构建了我们的基准,包括nuScenesnuScenes-Occupancy和Lyft-Level5,这些数据提供了一般可移动和静态对象的序列占据状态。...在这个基准中,我们通过从原始nuScenesnuScenes-Occupancy和Lyft-Level5中提取沿时间轴的连续占据变化来构建数据,该数据包括顺序语义和实例注释以及指示占据网格运动。...图1:Cam4Occ专注于提供一种新的数据格式,创建根据现成的基于相机的感知和预测方法修改的基线,并提出4D占用网格预测任务的标准化评估方法 本文的主要贡献四点: (1)提出了Cam4DOcc,这是第一个旨在促进基于摄像头的...图2:在我们的Cam4Occ中基于原始nuScenesnuScenes占用网格构建数据的总体流程。数据被重组为一种新的格式,该格式考虑了统一4D占用网格预测任务的一般可移动和静态类别。...数据使用nuScenesnuScenes-Occupancy和Lyft-Level5的地面实况注释的场景,总共23930个训练序列和5119个测试序列。

    27210

    CVPR 2022 | 华南理工提出VISTA:双跨视角空间注意力机制实现3D目标检测SOTA,即插即用

    第四章 实验 表一:nuScenes 测试上的 3D 检测结果 表二:Waymo 测试上的 3D 检测结果 我们在 nuScenes 数据和 Waymo 数据上评估 VISTA。...4.1 数据和技术细节 nuScenes 数据包含 700 个训练场景、150 个验证场景和 150 个测试场景。数据以 2Hz 进行标注,总共 40000 个关键帧被标注了 10 个对象类别。...VISTA 的优越性,我们以 OHS 作为我们的基线 (a) 在 nuScenes 数据的验证上进行了消融研究。...我们在 nuScenes 数据的验证上评估结果,所有方法都是基于他们的官方代码库。...nuScenes 和 Waymo 数据的基准测试证明了我们提出的方法的有效性和泛化能力。

    57810

    史上最全 | 室外大规模3D检测数据汇总

    :https://www.nuscenes.org/nuscenes#overview; 简介:nuScenes是自动驾驶领域最重要的数据之一,相比KITTI数据nuScenes规模更大,同时记录了雷达数据...数据由1000个场景组成,每个场景长度为20秒。在每一个场景中,40个关键帧,也就是每秒2个关键帧,其他的帧为sweeps。...该数据使用3D LiDAR扫描仪收集的包括3D多目标检测和跟踪数据,包含160个拥挤且高度互动的交通场景,在27,721帧中有超过100万个标记实例。...及nuScenes相似,Argoverse数据配置了两个32线LiDAR传感器,型号为VLP-32。...张RGB-D图像,10,800个全景图像,24,727,520个纹理三角面; 传感器型号:Matterport的数据获取,使用了三脚架固定的相机设备,3个彩色相机和3个深度相机,分布在上中下。

    1K30

    CVPR 2022 | 即插即用!华南理工开源VISTA:双跨视角空间注意力机制实现3D目标检测SOTA

    3.3 联合训练 image.png 第四章 实验 表一:nuScenes 测试上的 3D 检测结果 表二:Waymo 测试上的 3D 检测结果 我们在 nuScenes 数据和 Waymo...4.1 数据和技术细节 nuScenes 数据包含 700 个训练场景、150 个验证场景和 150 个测试场景。数据以 2Hz 进行标注,总共 40000 个关键帧被标注了 10 个对象类别。...VISTA 的优越性,我们以 OHS 作为我们的基线 (a) 在 nuScenes 数据的验证上进行了消融研究。...我们在 nuScenes 数据的验证上评估结果,所有方法都是基于他们的官方代码库。...nuScenes 和 Waymo 数据的基准测试证明了我们提出的方法的有效性和泛化能力。

    1.4K30

    ​四大院校携手 GraphBEV | 将激光雷达和相机信息融合到BEV,比 BEVFusion性能高出8.3% !

    尽管在干净的数据nuScenes [4]上效果显著,但BEVFusion [34]在错位数据上的性能会下降,如图1(c)所示。...为了验证GraphBEV的有效性,作者在一个知名的3D目标检测基准nuScenes数据上对其进行了评估。...如图2和图4所示,作者使用干净的nuScenes [4]等数据进行训练,这些数据展现的偏差可以忽略不计。监督信息来源于LiDAR和相机BEV特征融合及卷积后的特征。...作者评估了GraphBEV在具有挑战性的大规模nuScenes数据[4]上的表现,该数据是通过一个32线激光雷达和六个摄像头收集的。...作者在干净的nuScenes [4] 训练数据上进行了训练,并在干净和有噪声的错位设置下评估了性能。

    57710

    CVPR 2022 | 华南理工提出VISTA:双跨视角空间注意力机制实现3D目标检测SOTA,即插即用

    第四章 实验 表一:nuScenes 测试上的 3D 检测结果 表二:Waymo 测试上的 3D 检测结果 我们在 nuScenes 数据和 Waymo 数据上评估 VISTA。...4.1 数据和技术细节 nuScenes 数据包含 700 个训练场景、150 个验证场景和 150 个测试场景。数据以 2Hz 进行标注,总共 40000 个关键帧被标注了 10 个对象类别。...VISTA 的优越性,我们以 OHS 作为我们的基线 (a) 在 nuScenes 数据的验证上进行了消融研究。...我们在 nuScenes 数据的验证上评估结果,所有方法都是基于他们的官方代码库。...nuScenes 和 Waymo 数据的基准测试证明了我们提出的方法的有效性和泛化能力。

    79120

    大佬说 | 概率和几何深度:在三维空间中检测物体

    实验结果 对于检测准确率的提升 我们的方法首先在 KITTI 和 nuScenes 两个数据上进行了验证,结果在两种 setting 下,都实现了一致的明显提升: 表 1:KITTI 验证上的 3D...表 2:NuScenes 上的 3D 检测性能对比,可以看到 mATE (平均位移误差) 一个明显的降低。...番外篇 最后补充一点关于 KITTI 和 nuScenes 数据 metric 不同对于结果影响的对比。...,同样的方法可能在两个数据上的效果有很大的差别。...这里以汽车和行人的检测为例: 图 5:NuScenes 数据的检测指标更加全面,因而除了反映出严格阈值下正样本准确率提升的同时也反映出了宽松阈值下正样本召回率下降的问题。

    57220

    自动驾驶新数据发布,针对局部的渐进稀疏技术 | AI一周学术

    本周关键词: 自动驾驶、姿势估计、机器人 本周热门学术研究 首个且唯一包含完整自动驾驶汽车传感器套件的数据 最新研究发布了一个大型自动驾驶数据,该数据是首个包括5个雷达,1个激光雷达,6个摄像头,...IMU和GPS在内的完整传感器套件的数据。...NuTonomy场景(NuScenes)比KITTI数据多出7倍和100倍的图像,涵盖23个类别,包括不同类型的车辆,行人,移动设备及其他对象。...,但仍然存在一系列普遍限制,包括有限的动态,实验室环境及内部数据的变化等。...日前,一种新的模型提供了一种完全有别于现有框架的方法,该方法致力于在仅使用2D注释的条件下,发现一种人类姿势在潜在空间中强大的几何3D表达。因此,它允许使用较少数据的单眼3D姿势估计训练。

    61130

    点云分割训练哪家强?监督,弱监督,无监督还是半监督?

    2.1 nuScenes-Lidarseg数据 数据链接:https://www.nuscenes.org/nuscenes#lidarseg(注意总文件293G) nuScenes数据是由Motional...2020年7月发布的nuScenes-lidarseg数据,增加了激光雷达点云的语义分割标注,涵盖了23个前景类和9个背景类。...LaserMix收集来自学生和教师的预测,并使用预定义的置信度阈值从教师网络的预测中生成伪标签。对于标记数据,LaserMix计算学生网络的预测和真实值之间的交叉熵损失。...此外,作者将nuScenes、SemanticKITTI、ScribbleKITTI三个数据按照1%,10%,20%和50%的标注数据比例进行了划分,并认为其余数据均为未标注数据。...-only代表仅使用标注数据进行训练后的结果,可以理解为该任务的下界(lower bound)。 总结一下,半监督算法其实同时结合了弱监督和监督的优点。

    74740

    清华大学&英伟达最新|Occ3D:通用全面的大规模3D Occupancy预测基准

    作者基于Waymo开放数据nuScenes数据构造了两个基准,从而产生了Occ3D Waymo和Occ3D nuScene基准。...在公共Waymo开放数据nuScenes数据的基础上,作者相应地为任务生成了两个基准,Occ3D Waymo和Occ3D nuScenes。该任务采用了一系列以体素为中心的语义分割评价指标。...数据统计 基于上述半自动标注pipeline,作者生成了两个3D占用预测数据,Occ3D Waymo和Occ3D nuScenes。...Occ3D nuScenes包含600个用于训练的场景和150个用于验证的场景。它有16个GO类。下表1将作者提出的Occ3D数据与现有数据在各个方面进行了比较。...Occ3D Waymo数据三个金字塔级,每个级的z轴分辨率分别为8、16和32。Occ3D nuScenes数据的每个阶段的z轴分辨率分别为8和16(对于两个金字塔阶段)。

    97440

    Lyft开源L5自动驾驶数据:55000个人工标注的3D注释框架,还有高清空间语义地图

    研究人员表示,利用这个数据可以处理各种问题,比如随时间推移的智能体预测,比如激光雷达的景深估计,再比如通过语义地图在3D环境中进行物体检测等等。 总之,使用方式有无限可能。...四是底层高清空间语义地图,包括车道和人行横道等的信息都在里面 有人会问了,此前工作都是在用自动驾驶nuScenes数据,也就是那个去年发布,自己声称规模和精度均超过KITTI、ApolloScape的数据...在今年的计算机视觉顶会CVPR现场,Waymo公布将开放数据Waymo Open Dataset,内含3000个、长达16.7小时驾驶场景,场景数量是nuScenes数据的三倍,总共包括2500万个...地址:https://waymo.com/open/ 还有另外一家美国无人车创业公司也贡献了一份数据,Argo AI的Argoverse数据覆盖了迈阿密和匹兹堡的113个场景,9个摄像头和2个激光雷达采集的图像...Webviz,方便研究人员理解无人车的数据,帮助他们分析汽车的决策方式,任何人都可以使用

    1.1K20

    数据到2D和3D方法,一文概览目标检测领域进展

    这些点云数据是由扫描设备采集的。在用于训练的数据集中,除了点云数据,还有相应的 RGB 图像。这类数据包括 KITTI [4]、nuScenes [5]、Waymo Open [6] 等。...本文将使用 nuScenes 数据来训练和评估模型。nuScenes 数据来自 nuTonomy,是一个大规模自动驾驶数据,其中的数据进行了 3D 目标标注。...与其它很多数据相比,nuScenes 数据不仅规模更大,目标标注更多,而且还提供了整套传感器套件,包括激光雷达、声波雷达、GPS 和 IMU。...Basu [10] 提出了一种使用场景中的清晰边缘自动校准相机的方法,该方法可移动相机且无需事先定义一种模式。 除了上述问题之外,某些数据还存在严重的类别不平衡问题,比如 nuScenes 数据。...图 3 给出了一个使用 3D 激光雷达点云数据执行检测的例子。 ? 图 3:通过 YOLO 使用 3D 点云的目标检测示例。 将点云处理成二维数据的方法很多。

    97920
    领券