Cartographic Information not available in v1.01-train
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 20/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Ferma
- Ambito
- data
Direzione di ricerca
Esamina il tutorial del dataset Lyft e la cartella maps, iniziando dai file .png forniti e da tutti gli entry point per il caricamento del dataset a cui fanno riferimento. Determina se sono presenti tabelle cartografiche di origine o un percorso di estrazione, quindi documenta o implementa l’accesso richiesto solo se il repository fornisce dati di origine sufficienti a supportarlo.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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 )
- Lingua principale
- Jupyter Notebook
- Stelle
- 390
- Fork
- 99
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Altre issue di lyft/nuscenes-devkit
-
Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 20/100
lyft/nuscenes-devkit#106 ·
-
invalid download linkAperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 20/100
lyft/nuscenes-devkit#105 ·
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 25/100
lyft/nuscenes-devkit#104 ·
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 25/100
lyft/nuscenes-devkit#103 · 2 commenti ·
-
Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 48/100
lyft/nuscenes-devkit#99 ·
Tutte le issue di lyft/nuscenes-devkit
Issue simili
-
blocklist:remove check:passed
Difficoltà 2/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 66/100
iptv-org/database#36968 · 1 commento ·
I maintainer di solito rispondono entro 9 giorni
-
Add: Prima Comedy SDApertacheck:passed streams:add
Difficoltà 1/5 Meno di un'ora Idoneità per principianti 78/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Component: Ruby Type: bug
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 74/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
bug good first issue
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 83/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
area:ingestion bug effort:S level:L3 ready-for-agent
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 76/100
mczielinski/ob-analytics#354 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno