表和表之间的依赖关系图可以去nuScenes官网的Data format标签页中查看,这里我对官网的关系图进行了归纳和精简。 总的来说,nuScenes数据集分为mini、trainval、test三个部分,每个部分的数据结构完全相同,可以分成scene、sample、sample_data(上述图写错)三个层级,数据访问通过token(可以理解为指针)来实现: scene:是一段...
Nuscenes主要在波士顿和新加坡进行,用于采集的车辆装备了1个旋转雷达(spinning LIDAR),5个远程雷达传感器(long range RADAR sensor)和6个相机(camera) 一、数据集结构:(借用https://zhuanlan.zhihu.com/p/463537059生图) 从左到右四列分别是Vehicle(采集数据所用的交通工具)、Extraction(所采集的对象)、Annotation(标...
nuScenes数据集 传感器位置 完整代码 fromnuscenes.nuscenesimportNuScenesfromnuscenes.utils.data_classesimportBoximportosimportnumpyasnpfrompyquaternionimportQuaternionimportcv2fromPILimportImage version="v1.0-mini"dataroot="/home/gy/ST-P3/data/v1.0-mini"nusc=NuScenes(version,dataroot,verbose=False)print("有...
nuscenes 数据集可视化 nuscenes 数据集 nuscenes 数据集中,每帧数据包含 6 个摄像头图片和 1 个激光雷达点云。本文介绍如何同时展示图像数据、点云数据、bbox 真值。 总体思路 大体分为以下几步: bbox 和 label 转 numpy bbox 画到 6 个图像上,保存 bbox 画到点云上,保存 将点云图和 6 个图像拼接起来 ...
nuScenes数据集存在四个坐标系:全局坐标系,车身坐标系,相机坐标系,雷达(Rader,Lidar)坐标系。 因为标注信息是在全局坐标系下,所以需要进行坐标转换才能得到对应图像的box信息 图像的3Dbox转换到2Dbox https://blog.csdn.net/CSDNxiaoh/article/details/124231504 ...
nuScenes数据集由Motional(前身为nuTonomy)团队开发,并于2019年3月发布完整版本。该数据集灵感源自开创性的KITTI数据集,但提供了更为全面和丰富的自动驾驶车辆传感器套件数据。nuScenes不仅包含了6个摄像头、1个激光雷达(Lidar)、5个雷达(Radar),还集成了GPS和IMU等传感器数据,为自动驾驶研究提供了前所未有的多维度...
Nuscenes数据集生成MotionNet训练数据 (二) 3. 核心代码解析 3.3 生成2D格网场景流真值 1. 函数原型: gen_2d_grid_gt(data_dict: dict, grid_size: np.array, extents: np.array = None, frame_skip: int = 0, reordered: bool = False, proportion_thresh: float = 0.5, ...
nuScenes 是一个大型公开自动驾驶数据集,它使研究人员能够研究具有挑战性的城市驾驶情况,使用真实自动驾驶汽车的全套传感器。 简介 NuScenes 数据集 (发音为/nuːsiːnz/) 是一个公开的大规模自动驾驶数据集,由 Motional (以前的 nuTonomy)团队开发。动感正在使无人驾驶汽车成为一种安全、可靠和易于使用的现实。
Nuscenes数据集在自动驾驶领域具有广泛的应用场景,主要包括以下几个方面: 目标检测与跟踪:利用相机图像和激光雷达数据,对道路上的车辆、行人等目标进行检测和跟踪。 行为预测:通过分析驾驶场景中的交通参与者行为,预测其未来的运动轨迹。 环境感知:结合多传感器数据,构建高精度的环境感知模型,为自动驾驶车辆提供全面的环境...
Nuscenes主要在波士顿和新加坡进行,用于采集的车辆装备了1个旋转雷达(spinning LIDAR),5个远程雷达传感器(long range RADAR sensor)和6个相机(camera) 一、数据集结构:(借用https://zhuanlan.zhihu.com/p/463537059生图) 从左到右四列分别是Vehicle(采集数据所用的交通工具)、Extraction(所采集的对象)、Annotation(标...