图像数量:1101 poses 轨迹长度:694.697 m 适用场景:深度估计 整体轨迹图: 8. sequence/08 示例图像: 图像尺寸:1226*370 图像数量:4071 poses 轨迹长度:3222.795 m 适用场景:深度估计 整体轨迹图: 9. sequence/09 示例图像: 图像尺寸:1226*370 图像数量:1591 poses 轨迹长度:1705.051 m 适用场景:深度估计、SLAM...
这说明 kitti odometry 数据集是纯视觉的数据集,是只用于验证纯视觉SLAM的数据集。 如果想要使用其他传感器数据(比如GPS、IMU、彩色图像等),那么就需要去 kitti raw data 页面下载。 kitti raw data 页面,每个序列对应的数据集都有 [unsynced+unrectified data] [synced+rectified data] [calibration] [tracklets]...
将评估公式应用于Kitti Odometry数据集,可以得到具体的绝对轨迹误差和相对轨迹误差的数值结果。这些结果可以用于比较和分析不同里程计算法的性能,从而优化算法设计和参数调节。 综上所述,Kitti Odometry评估公式是评估里程计算法性能的重要工具。通过计算绝对轨迹误差和相对轨迹误差,可以客观地度量算法的准确性和稳定性。这...
KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的计算机视觉算法评测数据集之一。数据集用于评测立体匹配（stereo）、光流（flow）、场景流（sceneflow）、视觉里程计（visual odometry）、物体检测（object detection）和跟踪（tracking）、道路分割（road）、语义分割（semantics）等...
1.KITTI数据集概述 KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。 该数据集用于评测立体图像(stereo),光流(optical flow),视觉测距(visual odometry),3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能...
1.KITTI数据集概述 KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。 该数据集用于评测立体图像(stereo),光流(optical flow),视觉测距(visual odometry),3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算...
kitti Odometry数据集,带位置真值的数据,包含11个场景,但可惜只对齐了图像和激光数据,没有oxts数据,也就是没有rtk、imu等数据,对于做vio、lio等任务就没法搞了,好在数据说明里有写到这11个场景对应的raw数据,如下: seq_map = { "00": {"name": "2011_10_03_drive_0027", "start": 0, "end": 4540}...
KITTI Odometry 数据集 1. 基本信息 KITTI Odometry 数据集是KITTI Vision Benchmark Suite的一部分,由卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合开发。该数据集主要用于评估视觉里程计算法(Visual Odometry)的性能。数据集包含了从移动车辆上记录的立体图像序列以及相应的地面真实数据(ground truth)。
1.KITTI数据格式 KITTI提供两种数据: odometry:标定图像calib、彩色图像color、灰度图像gray、轨迹真值poses、激光数据velodyne; raw:相机、激光、IMU的原始数据。分sync和extract两种,sync是已对齐和矫正的数据,它的IMU数据为10HZ,extract未对齐未校正的原始数据 ,它的IMU数据为100HZ。
KITTI数据集包含了多种自动驾驶场景下的真实图像数据,涵盖了市区、乡村和高速公路等场景。这些数据不仅用于评测立体图像(stereo)、光流(optical flow)、视觉测距(visual odometry)、3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能,还提供了丰富的标注信息,助力算法的优化与改进。 具体...