从具有金字塔占用网络的图像中预测语义地图表示
这是与CVPR 2020上发表的论文《相关的代码。
资料产生
在我们的工作中，我们报告两个大型自动驾驶数据集的结果：NuScenes和Argoverse。 我们用于训练和评估网络的鸟瞰地面真相标签是通过将两个数据集提供的地图信息与3D边界框注解相结合而生成的，我们对其进行栅格化以生成一组单热二元标签。 我们还利用LiDAR点云来推断被建筑物或其他物体完全遮挡的鸟瞰区域。
NuScenes
要在NuScenes上训练我们的方法，您首先需要
下载可在上找到的NuScenes数据集。 仅需要元数据，关键帧和激光雷达Blob。
下载地图扩展包。 请注意，要复制我们的原始结果，您应该使用扩展的原始版本（v1.0）。 更高的版本修复了原始地图的一些错误，因此我们希望它具有更好的性能！
从安装NuScenes devkit
从CD到mono-sema
