nuScenes以关系数据库的方式管理数据,scene、sample、sample_data之间可以通过token非常方便的互相访问。这里分别从scene、sample和annotation为起点对整个数据集进行访问,统计数据集的场景、关键帧、标注目标的数目。 from nuscenes.nuscenes import NuScenes # dataroot为存放nuscenes的文件夹,4个文件夹放置一起 nusc = Nu...
在nuScenes数据集上,IS-FUSION在所有已发表的3D目标检测中取得了最佳性能。例如在nuScenes验证集上,mAP达到了72.8%,比BEVFusion提高了4.3%的mAP。它还分别比CMT和SparseFusion等并发作品提高了2.5%和1.8%的mAP。 IS-Fusion框架概述。包括点云和多视角图像的多模态输入首先由模式特异性编码器处理以获得初始特征。然后,...
IS-FUSION为现有的着眼于场景级融合的多模态三维检测方法提供了一种新的见解。通过结合HSF和IGF,它明确促进了场景级和实例级特征之间的协作,从而确保了全面的表示,并产生了改进的检测结果。在nuScenes数据集上,IS-FUSION在所有已发表的3D目标检测中取得了最佳性能。例如在nuScenes验证集上,mAP达到了72.8%,比BEVFusion...
数据集:在nuScenes验证集上测试模型,以进行与相关工作的比较。 模型限制:检测和跟踪评价在nuScenes数据集上进行,该数据集包含了所需的雷达和相机数据。 计算资源限制:所有模型训练未使用Class-Balanced Grouping and Sampling (CBGS)。 约束设置:在检测实验中,限制了分辨率和时间帧设置,将检测模型分类为受限模型类别。
数据集链接:https://www.nuscenes.org/nuscenes#overview; 简介:nuScenes是自动驾驶领域最重要的数据集之一,相比KITTI数据集,nuScenes规模更大,同时记录了雷达数据(采集自Radar)。数据集由1000个场景组成,每个场景长度为20秒。在每一个场景中,有40个关键帧,也就是每秒有2个关键帧,其他的帧为sweeps。关键帧经过手工...
另一方面,nuScenes [49] AP 方法通过阈值化地平面上的2D 中心距离 d 而不是 IOU 来定义匹配。这有助于解耦目标大小和方向对检测的影响。 其中D = {0.5,1,2,4} m,C 是类的集合。对于 nuScenes 数据集,他们为与真值框匹配的每个预测量一组真正的正样本(TP)。然后,对于每个 TP,计算整个类的平均 TP (mT...
损坏数据鲁棒基准 为了全面评估3D目标检测模型的损坏鲁棒性,本文基于自动驾驶中最广泛使用的数据集KITTI、nuScenes和Waymo建立了三个损坏鲁棒性基准,并将上述损坏应用于这些数据集的验证集,并分别获得KITTIC、nuScenes-C和Waymo-C。请注意,...
4.2 3D目标检测任务 使用nuScenes 数据集实验,与其他方法对比结果如上图所示。EPro-PnP 不仅相对 FCOS3D 有了明显提升,还超越了当时的 SOTA、FCOS3D 的另一个改进版本 PGD。更重要的是,EPro-PnP 目前是唯一在 nuScenes 数据集上使用几何...
nuScenes 数据集来自 nuTonomy,是一个大规模自动驾驶数据集,其中的数据进行了 3D 目标标注。与其它很多数据集相比,nuScenes 数据集不仅规模更大,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。图 1 展示了 nuScenes 中一个激光雷达点云的示例。
nuscenes 3d目标检测指标 在NuScenes数据集中,3D目标检测的评估指标主要包括以下几个: 1.平均精度(Average Precision,AP):根据不同的IoU(Intersection over Union)阈值将预测边界框与真实边界框进行匹配,根据匹配的结果计算精度。通过计算多个IoU阈值下的AP,可以得到一个AP曲线。 2.平均重召回率(AverageRecall,AR):...