nuScene划分数据集

针对nuScenes数据集，可以按照不同的方式进行数据集划分。以下是一种常见的划分方法：

1. 训练集（Training set）：用于模型的训练和参数调整。一般情况下，数据集的大部分样本会被分配到训练集中。

2. 验证集（Validation set）：用于模型的验证和超参数的选择。可以用验证集评估模型在未见过的数据上的性能，从而调整模型的超参数。

3. 测试集（Test set）：用于模型的最终性能评估。测试集应与训练集和验证集互斥，即测试集中的样本在训练和验证过程中没有被使用过。

划分数据集时，可以按照时间、场景或者随机的方式进行划分。在nuScenes数据集中，时间划分可能是一个常见的选择，例如将前70%的样本用于训练，10%用于验证，剩下的20%用于测试。同时，为了保持数据集的多样性，可能需要确保每个划分中都包含各种不同的场景和交通状况。

需要注意的是，nuScenes数据集中的样本是以序列的形式提供的，包含了连续的帧。因此，在划分数据集时，需要确保同一个序列中的帧被分配到同一个集合中，以避免数据泄露和过度拟合的问题。