# Initialize NuScenes object. # We do not store it in self to let garbage collection take care of it and save memory. nusc = NuScenes(version=nusc_version, verbose=verbose, dataroot=nusc_dataroot) nusc가 필요한 부분을 정리 1. load.gt() gt_boxes = load_gt(nusc, self.eval_set, TrackingBox, verbose=verbose) sample.json['token'] # Read out all sample_tokens in DB. sample_tokens_all = [s['token'] for s in nus..
정리하기에 앞서 본 내용은 sample_token = fd8420396768425eabec9bdddf7e64b6 를 기준으로 작성함. 이 때 sample_token은 한 frame이라 생각하면 될 듯. 전체 구조도 sample_token : 한 frame에 해당하는 token 값 scene_token : scene은 여러 개의 frame으로 구성되어 있음. 이에 대한 token 값 ego_pose_token : 해당 frame에서 자차의 odometry정보에 대한 token값 == sample_data의 token값 sample_annotation의 token : 특정 frame(동일 sample_token)에서의 특정 객체에 해당하는 token값. 즉, 동일한 sample_token에 대응하는 samp..
https://www.argoverse.org/av2.html Argoverse 2 Public datasets supported by highly detailed maps to test, experiment, and teach self-driving vehicles how to understand the world around them. www.argoverse.org https://github.com/argoverse/av2-api GitHub - argoverse/av2-api: Argoverse 2: Next generation datasets for self-driving perception and forecasting. Argoverse 2: Next generation datasets for..
