深度学习-MTR数据准备与训练

1、def create_infos_from_protos(raw_data_path, output_path, num_workers=1):

num_workers从16改成1

2、MTR的数据准备用的是scenario里的数据,不是tf_example里的

3、数据用motion1.1

4、motion数据格式:https://zhuanlan.zhihu.com/p/419147352
https://blog.csdn.net/weixin_50232758/article/details/132260047

一个tfrecord中包含大概500个scenario,scenario是一帧数据

5、由于tensorflow与torch中的typing-extensions 版本无法统一,所以数据集准备与训练分别建立两个虚拟环境进行

构建数据集准备的虚拟环境:

python 复制代码
conda create --name waymo_data_preparation python=3.8
pip install waymo-open-dataset-tf-2-12-0==1.6.4

MTR训练验证环境构建:

相关推荐
搞科研的小刘选手5 分钟前
【机器人方向研讨会】第五届控制工程与机器人技术国际研讨会(ISCER 2026)
人工智能·机器学习·机器人·自动化·人机交互·无人机·控制工程
knight_9___6 分钟前
RAG面试篇6
人工智能·python·机器学习·agent·rag
阿杰学AI6 分钟前
AI核心知识138—大语言模型之 数据墙危机(简洁且通俗易懂版)
人工智能·机器学习·ai·语言模型·合成数据·数据墙危机·data wall
我的世界洛天依10 分钟前
洛天依讲编程:调音教学・高级班网易云音乐工作室专篇|声线绘制 + 音频转 MIDI 实操
人工智能
陶陶然Yay13 分钟前
神经网络常见层Numpy封装参考(6):卷积层
人工智能·神经网络·numpy
Raink老师26 分钟前
【AI面试临阵磨枪】OpenClaw Skill 如何嵌入 Harness 约束:参数校验、超时、权限、熔断?
人工智能·ai 面试
GISer_Jing28 分钟前
《Claude Code Hooks:AI编程工具的高级控制指南》
前端·人工智能·microsoft·ai编程
Agent产品评测局28 分钟前
销售拓客全流程赋能:企业级销售智能体落地完整解决方案 —— 2026技术路径与选型实测指南
人工智能·ai·chatgpt
王侯 将相35 分钟前
受控式文档驱动 Vibe Coding 方案设计
人工智能·vibe coding·ai coding
NOCSAH39 分钟前
统好AI:以长期主义践行能力持续进化
人工智能