Cartographic Information not available in v1.01-train
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Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 20/100
- Tipo de issue
- Nueva funcionalidad
- Claridad
- Necesita aclaración
- Estado de actividad
- Estancado
- Área
- data
Línea de trabajo
Revisa el tutorial del dataset de Lyft y la carpeta maps, empezando por los archivos .png proporcionados y cualquier punto de entrada de carga del dataset al que hagan referencia. Determina si existen tablas cartográficas de origen o una ruta de extracción, y documenta o implementa el acceso solicitado solo si el repositorio proporciona suficientes datos de origen para respaldarlo.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
In the dataset Lyft page it is reported:
This dataset includes a high quality semantic map. A semantic map provides context to reason about the presence and motion of the agents in the scenes. The provided map has over 4000 lane segments (2000 road segment lanes and about 2000 junction lanes) , 197 pedestrian crosswalks, 60 stop signs, 54 parking zones, 8 speed bumps, 11 speed humps.
All map elements are registered to an underlying geometric map. This is the same frame of reference for all the scenes in the dataset.
After completing the tutorial using the Lyft dataset v1.01-train I noticed that:
- the cartographic information are drawn in the .png file in the maps folder
- I could not find any table that contains cartographic information
(like traffic lights, road segments, etc ...)
Q1:
Is there any way to get the OpenStreetMap info you used to generate the .png file with the HD map information on top?
Q2:
Is there any way already to extract these info?
(nuscenes released the map expansion for that purpose )
- Lenguaje dominante
- Jupyter Notebook
- Estrellas
- 390
- Forks
- 99
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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