Argoverse

最新推荐文章于 2025-11-16 12:08:23 发布
转载 最新推荐文章于 2025-11-16 12:08:23 发布 · 312 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1675538478270070621&wfr=spider&for=pc
文章标签：

#自动驾驶

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1675538478270070621&wfr=spider&for=pc

Argoverse2数据集数据结构介绍和API简要介绍
m0_56423263的博客
11-24 9176
轨迹预测常用的有场景数据和地图轨迹序列读取的API为可视化的API为argoverse2和argoverse1不一样的地方是，每一段轨迹序列（Scenario）内有自己的json地图文件（虽然说都是同一幅HD map，但是对应HD map中的不同的位置），而argoverse1是所有轨迹序列共享一个地图文件自己写的一个简单的读取例子，具体的可以参考av2-api文件夹中的generate_forecasting_scenario_visualizations.py文件。
Argoverse数据集可视化/Argoverse-api
learning_man的博客
09-01 9293
argoverse可视化，argoverse-api配制方法
Argoverse API 项目常见问题解决方案
最新发布
gitblog_00373的博客
11-16 400
Argoverse API 是一个开源项目，主要用于自动驾驶数据集的处理和分析。该项目提供了丰富的工具和接口，以便研究人员和开发者能够轻松地访问和处理 Argoverse 数据集。主要编程语言为 Python。 ## 二、新手常见问题及解决步骤 ### 问题 1：如何安装 Argoverse API？ **解决步骤：** 1. 克隆项目到本地机器：打开命令行，执行以下命令： ```ba
【argoverse】argoverse-api 安装
尊新必威的博客
05-25 6890
任务简介： 自动驾驶轨迹预测可以使用 Argoverse 数据集进行训练，Linux 下 argoverse-api 的安装比较简单，但在安装过程中会出现一些错误。 本文对遇到的错误及解决方法做个记录，方便以后更换环境时快速安装。 1. Argoverse 数据集简介 Argoverse数据集是由Argo AI、卡内基梅隆大学、佐治亚理工学院发布的用于支持自动驾驶汽车3D Tracking和Motion Forecasting研究的数据集。数据集包括两个部分：Argoverse 3D Tracking与A
【Argoverse 1 Motion Forecasting Dataset】轨迹预测数据集使用与评价指标
leg143730的博客
12-30 9230
argoverse 数据集的使用
ubuntu22.04安装argoverse-api（从0开始)
WMXJY的博客
02-02 1494
新手安装argoverse时碰到问题
argoverse HD map 数据集
09-01
**argoverse HD Map 数据集详解** 在自动驾驶领域，高精度地图（HD Map）是实现安全、高效导航的关键要素。Argoverse数据集由argo AI公司发布，旨在推动自动驾驶技术的发展，尤其是涉及到轨迹预测和环境理解的研究...
argoverse forecasting_sample_v1.1数据集
09-01
《argoverse forecasting_sample_v1.1数据集详解与应用》 在自动驾驶技术的发展中，数据集扮演着至关重要的角色。Argoverse是由argo AI推出的一个开放数据集，旨在推动自动驾驶领域的研究和技术创新。其中，...
【动手学轨迹预测】1.7 常用数据集: Argoverse
自动驾驶小白说
12-02 2520
Argoverse数据集是一个由Argo AI公司发布的大规模自动驾驶数据集，旨在支持自动驾驶领域的多种研究任务，如3D跟踪、运动预测、立体深度估计等。与Waymo Open Dataset一样, Argoverse也是一个免费开源数据集.
Argoverse2数据集的导入
技术宅学长的博客
12-07 2762
模型的任务是预测每个场景中scored actors的未来运动，并提供跟踪历史，捕捉目标的位置、航向、速度和类别。在所有三个数据集中，每个场景都包含自己的高精地图，带有3D车道和人行横道几何形状--来自六个不同城市的数据。本文相信这些数据集将以现有数据集无法支持的方式支持新的和现有的机器学习研究问题。序列包含26个目标类别的三维长方体标注，所有这些标注都是充分采样的，以支持训练和三维感知模型的评估。该数据集是有史以来最大的激光雷达传感器数据集合，支持自监督学习和新兴的点云预测任务。
探索自动驾驶的未来——Argoverse 2 数据集全面解析与应用展望
gitblog_00097的博客
06-08 1248
探索自动驾驶的未来——Argoverse 2 数据集全面解析与应用展望 项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/av2/av2-api 在自动驾驶技术的蓝海中，数据是推动智能汽车前进的关键燃料。今天，我们聚焦于一个革命性的开放资源：Argoverse 2。这个由Argo AI维护的项目不仅是一个数据集，而是一片孕育创新的沃土，为自动驾驶的感知和预测任务提供了丰富多样...
Argoverse数据集API安装和HiVT代码调试踩坑及排坑记录
qq_43647582的博客
03-12 3870
由于4060显卡出现RuntimeError: nvrtc: error: invalid value for --gpu-architecture (-arch)错误，重新配置了，更改了torch 版本)原因，可能是因为显卡问题，4060 用 Pytoch1.8.0 +cu111 出现问题，改使用了 Pytorch1.13.1+cu117 未报错。第二步：找到.bashrc 文件，可能被隐藏了，到所在目标输入 ls -all 会显示。定位.bashrc 位置 locate .bashrc。
安装argoverse_api
YyykStudy的博客
09-18 2551
安装argoverse_api 注意：此api只支持linux、mac安装，不支持windows!!! 1. 下载api到本地 下载api到本地 2. 下载HDMap 进入官网下载 3. 解压缩放入到argoverse-api根目录 4. 通过pip命令安装 进入文件夹根路径(就是上述图的路径) 通过pip install -e .命令安装 ...
Argoverse-API安装问题解决
lv_hjt的博客
12-26 441
Argoverse-API安装问题解决
【linux安装Argoverse API步骤】
weixin_43342909的博客
08-25 989
path_to_root_directory_of_the_repo为下载的文件夹的根目录。4.实验室服务器无sudo权限和openssl安装cmake。1.下载argoverse-api文件夹到本地。3.安装需要有cmake和cython。直接pip命令安装就行。5.安装cython。
Ubuntu Argoverse API安装
HIT_Vanni的博客
03-13 1443
将argoverse的setup.py的第70行的sklearn修改为scikit-learn。解压到api文件夹下，如下图位置处。可能原因及解决方案如下。
Argoverse 预测翻译
weixin_43889128的博客
08-06 735
摘要 我们展示了 Argoverse，这是一个旨在支持自动驾驶车辆感知任务的数据集，包括 3D 跟踪和运动预测。 Argoverse 包括由匹兹堡和迈阿密的自动驾驶车队收集的传感器数据以及 3D 跟踪注释、300k 提取的有趣车辆轨迹和丰富的语义地图。 传感器数据包括来自 7 个具有重叠视野的摄像机的 360° 图像、前向立体图像、来自远程 LiDAR 的 3D 点云和 6 自由度姿态。 我们 290 公里的映射车道包含丰富的几何和语义元数据，这些元数据目前在任何公共数据集中都不可用。 所有数据均根据 A
Argoverse轨迹预测demo
E_lapsed的博客
03-13 1232
Argoverse轨迹预测demo，代码源于Argoverse的github仓库
Argoverse2-api 安装教程
weixin_57815904的博客
07-28 1667
由于原来只处理了Argoverse 1 的数据，但它的测试是以单目标进行评估的，且数据质量也比较低。按照现在主流的联合预测趋势，以及发文章的需求，单独一个数据集远远不够，所以最近转向了更高数据质量的Argo 2，今天给大家分享一下比较容易踩坑的点。
Argoverse1
03-08
### Argoverse1 数据集与API文档概述 Argoverse1 是专为自动驾驶研究设计的一个综合性的数据集合，提供了丰富的传感器数据以及高精度地图信息。该数据集旨在促进对复杂城市环境中车辆行为的理解和建模。 #### 主要特点 - **多模式感知**：包含高清摄像头视频、LiDAR点云序列等多种类型的传感数据[^1]。 - **高质量标注**：提供精确到厘米级的轨迹跟踪标签，支持运动预测模型训练。 - **环境覆盖广泛**：涵盖了不同天气条件下的多个城市的多样化场景，增强了算法泛化能力测试的可能性。 #### 获取方式 为了访问完整的Argoverse1数据集及其配套工具包，研究人员可以通过官方网站注册并申请下载权限。官方还提供了详细的安装指南和技术说明文件来帮助用户快速上手使用这些资料。 #### Python API介绍 Argoverse团队开发了一套易于使用的Python接口库，方便开发者解析读取原始二进制格式的数据记录，并执行诸如可视化展示等功能操作： ```python from argoverse.data_loading.argoverse_tracking_loader import ArgoverseTrackingLoader from argoverse.visualization.visualize_sequences import viz_sequence # 加载指定ID的城市道路追踪片段 log_id = 'cfe90b8f-7a2d-3ce5-aef4-e06eafad1ec1' argo_track_loader = ArgoverseTrackingLoader(log_id) for i in range(len(argo_track_loader)): city_SE3_egovehicle, lidar_pts_city = argo_track_loader.get_lidar_at(i) viz_sequence(lidar_pts_city) # 可视化整个序列中的LiDAR点云分布情况 ``` 此代码段展示了如何利用`argoverse-tracking-loader`加载特定日志ID对应的道路追踪片段，并通过迭代遍历每一帧获取自车坐标系转换矩阵(`city_SE3_egovehicle`)及对应的LiDAR点云位置(`lidar_pts_city`)；最后调用`viz_sequence()`函数实现对所有帧内LiDAR点云的空间布局进行直观呈现。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值