nuscenes数据集中cam_sweeps是什么

在nuscenes数据集中，cam_sweeps是指在一个时间戳内，相机拍摄到的所有图像数据。这些图像数据在nuscenes数据集中是以JPEG格式存储的。每个cam_sweeps包含了一系列的图像，每个图像都包含了相机拍摄的场景信息。由于相机的采集速度相对较慢，因此cam_sweeps中包含的图像数量相对较少。cam_sweeps数据是nuscenes数据集中的另一个重要组成部分，它们与lidar_sweeps数据一起使用，可以帮助研究人员更好地理解场景信息。

相关问题

nuscenes数据集中lidar_sweeps 是什么

在nuscenes数据集中，lidar_sweeps是指在一个时间戳内，激光雷达(LiDAR)扫描到的所有点云数据。这些点云数据在nuscenes数据集中是以二进制文件格式存储的。每个点都包含了其三维坐标(x,y,z)，以及其反射强度(intensity)和标签信息(label)等。由于激光雷达扫描速度非常快，因此lidar_sweeps中包含了大量的点云数据，这些数据对于研究自动驾驶和机器人技术非常重要。

解释一下下面这个代码export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 cd src # train python main.py \ ddd \ --exp_id centerfusion \ --shuffle_train \ --train_split mini_train \ --val_split mini_val \ --val_intervals 1 \ --run_dataset_eval \ --nuscenes_att \ --velocity \ --batch_size 24 \ --lr 2.5e-4 \ --num_epochs 60 \ --lr_step 50 \ --save_point 20,40,50 \ --gpus 0 \ --not_rand_crop \ --flip 0.5 \ --shift 0.1 \ --pointcloud \ --radar_sweeps 3 \ --pc_z_offset 0.0 \ --pillar_dims 1.0,0.2,0.2 \ --max_pc_dist 60.0 \ --load_model ../models/centernet_baseline_e170.pth \ # --freeze_backbone \ # --resume \ cd ..

这段代码主要是用来训练一个名为CenterFusion的目标检测模型，使用了DDDet（一个基于PyTorch的目标检测框架）。其中：

- export CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1：设置使用哪些GPU进行训练。
- cd src # train：进入src目录下进行训练。
- python main.py：运行main.py文件，即训练脚本。
- ddd：指定使用的模型是DDDNet。
- --exp_id centerfusion：设置训练实验的名称为centerfusion。
- --shuffle_train：在每个epoch开始前，打乱训练集的样本顺序。
- --train_split mini_train：使用mini_train作为训练集。
- --val_split mini_val：使用mini_val作为验证集。
- --val_intervals 1：设置每隔1个epoch进行一次验证。
- --run_dataset_eval：在训练过程中进行数据集的评估。
- --nuscenes_att：使用nuscenes属性进行训练。
- --velocity：使用速度信息进行训练。
- --batch_size 24：设置batch size为24。
- --lr 2.5e-4：设置学习率为2.5e-4。
- --num_epochs 60：设置训练的总epoch数为60。
- --lr_step 50：设置学习率下降的epoch数。
- --save_point 20,40,50：设置保存模型的epoch数。
- --gpus 0：设置使用的GPU编号为0。
- --not_rand_crop：不使用随机裁剪。
- --flip 0.5：进行数据增强时，以0.5的概率进行翻转。
- --shift 0.1：进行数据增强时，以0.1的概率进行平移。
- --pointcloud：使用点云数据进行训练。
- --radar_sweeps 3：设置雷达扫描数为3。
- --pc_z_offset 0.0：设置点云高度偏移量为0.0。
- --pillar_dims 1.0,0.2,0.2：设置pillar的尺寸为1.0*0.2*0.2。
- --max_pc_dist 60.0：设置点云距离的最大值为60.0。
- --load_model ../models/centernet_baseline_e170.pth：加载已经训练好的centernet_baseline_e170.pth模型。
- # --freeze_backbone \：注释掉的代码，原本可以冻结骨干网络，使得训练更加稳定。
- # --resume \：注释掉的代码，原本可以从已经训练好的模型继续训练。