很明显这就是运行tools 目录下的create_data.py执行的数据格式的转换 2.create_data.py 直接看该.py文件的入口: 这里会直接根据命名行输入的dataset进入不同的分支; 选择elif args.dataset == 'nuscenes' and args.version != 'v1.0-mini': 这个分支进行后续学习; 看一下内容: 该分支内有两个部分,分别处理...
1. 目标结果 利用tools/create_data.py将会生成三个pkl文件和nuscenes_gt_database文件夹,用于训练和评价。 但是,由于我仅下载了Part1数据集,因此需要对代码进行部分修改。 2. 代码修改 文件:mmdetection3d/tools/data_converter/nuscenes_converter.py函数:_fill_trainval_infos # update for part1_dataset # for...
create_nuscenes_infos()完成从原始的官方数据格式到pkl数据格式的转换,过程中完成数据的规格化工作(e.g.坐标矩阵对齐、多帧雷达数据对齐、多视角的图像数据对齐等) export_2d_annotation()读取pkl数据并生成'.json‘ 格式的标注数据 create_ground_truth_database() 按照这三个函数的顺序逐步拆解create_data.py的数...
第一步:按照代码所示方法下载数据集can_bus和v1.0-mini,之后放到bevformer的data目录下,如下所示: 第二步:运行python tools/create_data.py nuscenes --root-path ./data/nuscenes --out-dir ./data/nuscenes --extra-tag nuscenes --version v1.0-mini --canbus ./data 输出路径可以通过--out-dir指定。
nuscenes_dataset --func create_nuscenes_infos \ --cfg_file tools/cfgs/dataset_configs/nuscenes_dataset.yaml \ --version v1.0-trainval 5. 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 代码语言...
此功能将自行车共享系统转变为虚拟传感器网络，可用于感测城市中的机动性。因此，期望通过监视这些数据可以...
python tools/create_data.py nuscenes --version v1.0-mini --root-path ./data/nuscenes --out-dir ./data/nuscenes --extra-tag nuscenes 如果数据集不在data文件夹下,需要替换--root-path为相应文件路径,并且在后续训练测试时需要修改config文件。
To accu- rately localize our vehicle, we create a detailed HD map of lidar points in an offline step. While collecting data, we use a Monte Carlo Localization scheme from lidar and odometry information [18]. This method is very robust and we achieve localization errors of ≤ ...
Then, create directories for NuScenes data and optionally create a symbolic link if you have the data elsewhere. mkdir -p ./data/nuscenes ln -s $PATH_TO_NUSCENES ./data/nuscenes/raw # ['v1.0-mini', 'v1.0-trainval', 'v1.0-test'] lies in it We'll use the v1.0-mini split in ...
c = conn.cursor()# loda_data -创建表fori,src_datainenumerate(json_file_nms) : table_nm = os.path.basename(src_data).replace(".json","") c.execute("drop table IF EXISTS {}".format(table_nm)) sql_cmd = ("CREATE TABLE {0} AS SELECT * FROM read_json('{1}',auto_detect=true...