目录前言xml文件解析构建Dataset数据增强构建dataloader 前言从voc数据集中的xml中的信息可以看出其中的信息还是很多、很复杂的，为了后续方便使用，再这里首先对xml进行处理。xml文件解析如图，对于每一个xml文件，我们将它包含的boxes、labels以及difficulties提取出来并以字典的形式的保存。 相关代码实现：#voc_labels为VOC数据集中20类目标的
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2024-03-20 10:07:45
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1. nuscenes数据集下载1.1 nuscenes数据集简介nuScenes数据集 是自动驾驶公司nuTonomy建立的大规模自动驾驶数据集，该数据集不仅包含了Camera和Lidar，还记录了雷达数据。这个数据集由1000个场景组成（即scenes，这就是该数据集名字的由来），每个scenes长度为20秒，包含了各种各样的情景。在每一个scenes中，有40个关键帧（key frames）
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2024-05-30 07:55:10
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数据集网址：nuScenes概述（官网直译）nuScenes 数据集（发音为 /nuːsiːnz/）是由 Motional（前身为 nuTonomy）团队开发的自动驾驶公共大规模数据集。 Motional 正在使无人驾驶车辆成为安全、可靠和可访问的现实。通过向公众发布我们的数据子集，Motional 旨在支持公众对计算机视觉和自动驾驶的研究。为此，我们在波士顿和新加坡收集了 1000 个驾驶场景，
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2024-05-06 22:50:10
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nuScenes数据集1. nuScenes 简要介绍1.1 A look at the dataset1.1.0 标注之间的关系1.1.1 scene1.1.2 sample1.1.3 sample_data1.1.4 sample_annotation1.1.5 instance1.1.6 category1.1.7 attribute1.1.8 visibility1.1.9 sensor
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2023-11-10 21:26:02
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nuScenes数据集开发教程安装数据集使用场景样本样本数据 sample_data样本标注sample_annotation实例分类属性可见性传感器标定相机自姿态日志地图nuScenes基础 数据集下载： nuScenes. GitHub: nuscenes-devkit. 对应jupyter notebook教程翻译 安装指令：pip install nuscenes-devkit数据
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2024-03-05 14:07:22
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nuScenes数据集及nuScenes开发工具包简介 文章目录nuScenes数据集及nuScenes开发工具包简介1.1. nuScenes数据集简介：1.2 数据采集：1.2.1 传感器布置1.2.2 数据格式及数据集结构1.2.3数据集关键属性说明1.3 数据标注简介1.4 devkit开发工具包简介 学习背景：项目需要仿照nuScenes数据集格式创建基于其他目
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2024-04-06 21:47:41
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Nuscenes 数据集浅析参考：Nuscenes官网链接注意：文中存在官网还未更新的内容，一般采用红色部分，进行标记。1.数据集简要介绍nuScenes 数据集（发音为 /nuːsiːnz/）是由Motional（前身为nuTonomy）团队开发的自动驾驶公共大规模数据集。在波士顿和新加坡收集了1000个驾驶场景，这两个城市以其密集的交通和极具挑战性的驾驶环境而闻名。手动选择20秒时长的场景，以
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2024-05-12 16:40:50
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1、下载nuscenes数据集数据集下载地址https://www.nuscenes.org/download，这里下载v1.0-mini为例。2、转换nuscenes的json格式（3D转2D）nuscenes数据集采用的是三维框标注的格式，因此需要先将3D标注框转化为2D格式。下载官方工具nuscenes-devkit 需要使用到的文件是：/nuscenes-devkit/python-sdk
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2024-04-16 09:32:16
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接上一篇文章，Nuscenes数据集生成MotionNet训练数据 (一)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,
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2024-04-18 13:13:33
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nuScenes数据集在mmdetection3d中的使用（一）nuScenes数据集下载博客：nuScenes数据集使用mmdetection3d官方对数据集下载和使用的指南 写在前面： 1.完整的nuScenes数据集约有300G，我在实际使用时仅下载了Part1数据集（约30G）。但是在应用nuScenes官方代码时，不完整的数据集会导致报错。因此，我做了部分修改。 2.目前主要针对基于激光
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2024-05-17 16:32:58
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引言：写MODIS数据处理这个系列文章的初衷，主要是为了分享本人处理MODIS数据方面的一些经验。鉴于网上对这方面系统性的总结还比较少，我搜集资料时也是走了许多的弯路，因此希望通过此文让初学者能够更快的入门，把时间多花费在数据分析方法的创新上，而不是在机械式的处理数据上。本系列包括的MODIS数据处理例子包括：MOD16全球蒸散发数据集以及MOD13植被指数数据集。如果你是一名遥感方面的初学者，想
逻辑回归 手写数字识别mnist.npz与mnist.gz区别mnist.gz来源于tensorflowmnist.npz来源于keras代码将mnist.npz的数据size转化为mnist.gz的size（并归一化）变量定义及变量初始化迭代回归next_batch实现 本方法及程序适用于tensorflow1.Xmnist.npz与mnist.gz区别mnist.gz来源于tensorflow
1.介绍ScanNet数据集ScanNet is an RGB-D video dataset containing 2.5 million views in more than 1500 scans, annotated with 3D camera poses, surface reconstructions, and instance-level semantic segmentations
浏览器：Edge系统：Ubuntu 18.04服务器远程连接工具：mobaxterm（这个不一样无所谓）1、打开nuScenes官网的下载链接https://www.nuscenes.org/nuscenes#download2、注册并登陆账号，登陆后自动跳转下方界面3、选择需要的数据集根据需要找到所需的数据集。关于完整数据集下载：网页向下翻到Full Dataset部分Mini：(10个场景)是
1使用BN进行数据归一化的原因 a) 神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低； b) 另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度.2.BN概述 a) 实质。在网络的每一层输入的时候，又插入了一个归一化层，也就是先做一个归一化处
Step1.首先要去收集自己的数据吧，可以是自己拍的图片，也可以是那种网上爬虫爬下来的图片。Step2.建议最好将趴下来的图片重新命名，再用去训练，这样图片数据看起来比较整齐。特别是对有强迫症的同学来说，这是很重要的，总感觉名字不统一会觉得怪怪的。命名可以采用 name1,name2,name3.......这种形式。具体如何命名，我在之前的博客中也有详细介绍过，有需要的同学可以参考看下 
数据总体结构Nuscenes 数据结构 mmdetection3d
├── mmdet3d
├── tools
├── configs
├── data
│ ├── nuscenes
│ │ ├── maps
│ │ ├── samples
│ │ ├── sweeps
│ │ ├── lidarseg (optional)
│ │ ├── v
参考文献：NTU RGB+D动作识别数据集NTU-RGBD骨架数据分析NTU-RGBD Dataset NTU RGB + D动作识别数据集由56,880个动作样本组成，包含每个样本的RGB视频，深度图序列，3D骨架数据和红外视频。此数据集由3个Microsoft Kinect v.2相机同时捕获。RGB视频的分辨率为1920×1080，深度图和红外视频均为512×424,3D骨架数据包
一、创建流程mmdet3d将nuscenes数据加载的流程进一步进行了标准化，以前的各类模型(e.g. CRFNet CenterFusion)等对于nuscenes数据集处理各不相同，就导致我们使用时需要重复造轮子，尤其是在进行多相机视图，多帧雷达点云融合时，各种各样的坐标转换等工作会增加前期工作难度。MMDetection3D对于数据的加载有以下优点：可修改性强、数据加载流程标准、源码书写规范
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2024-06-16 21:52:44
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nuScenes 数据集: A multimodal dataset for autonomous driving - 自动驾驶的多模式数据集（CVPR 2020）摘要1. 引言1.1 贡献1.2 相关数据集2. nuScenes数据集3. 任务和指标3.1 检测3.2 跟踪4. 实验4.1 基线4.2 分析5. 结论ReferencesA. nuScenes数据集B. 实施细节C. 实验D.
