Accelerating map_pointcloud_to_image by loading LIDAR data only once
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評価
- 難易度
- 4/5
- 見積もり時間
- 3〜5日
- 初心者へのやさしさ
- 35/100
- issue の種類
- リファクタリング
- 明瞭さ
- おおむね明確
- 活発さ
- 停滞
- 技術スタック
- python
調査の方向性
lyft_dataset_sdk/lyftdataset.py の653-715行から始め、map_pointcloud_to_imageを調査してください。複数のカメラとタイムスタンプにわたって関数をプロファイリングし、LIDARの読み込みと3D-to-2D変換を区別してください。タイムスタンプを共有するカメラに対するLIDARの冗長な読み込みを避けつつ、投影された出力を維持できれば完了です。
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
This following function performs a pretty expensive computation:
https://github.com/lyft/nuscenes-devkit/blob/e4efd52a9630959a5b890e1575b58cab145e2441/lyft_dataset_sdk/lyftdataset.py#L653-L715
I am curious: does this function take so much time to run because of the process of loading the lidar cloud points, or transforming the 3D coordinates into 2D for a specific camera?
I am personally using this function in my public kernel for the Kaggle competition, and I realized that running this for all cameras, and across multiple timestamps takes a considerable amount of time, which could be partially caused by the data loading, I could cache it so that the lidar data is not redundantly loaded for every camera for a single timestamp.
Thanks!
- 主要言語
- Jupyter Notebook
- スター
- 390
- フォーク
- 99
- PR マージ指標
- 30日以内にマージされた PR はありません
環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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