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 整体轨迹图: 10. sequence/10 示例图像: 图像尺寸:1226*370 图像数量:1201 poses 轨迹长度:919.518 m 使用场景:深度估计...
Kitti Odometry数据集以视觉里程计的任务为基础,为研究者提供了包括图像序列、时间戳、相机内外参、激光雷达扫描数据等多种传感器数据,用于进行里程计算法的评估。评估过程主要包括两个方面:绝对轨迹误差(Absolute Trajectory Error, ATE)和相对轨迹误差(Relative Pose Error, RPE)。 二、绝对轨迹误差(ATE) ATE用于评估...
一、devkit_odometry.zip/devkit/readme.txt 翻译(包含kitti Raw Data与00-10 Ground Truth的对应关系) 二、devkit_odometry.zip/devkit/readme.txt 原文(包含kitti Raw Data与00-10 Ground Truth的对应关系) 三、kitti Raw Data与00-10 Ground Truth的对应关系及注意事项 参考链接(原文) 其他参考链接 写在前面...
首先确保已经安装evo:pip install evo --upgrade --no-binary evo 2. 下载 KITTI odometry 数据集提供...
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。 做VIO的精度评估肯定需要轨迹真值、图像序列、IMU数据。所以需要raw中的...
Python和OpenCV中的KITTI Odometry-计算机视觉入门指南 该存储库包含一个Jupyter Notebook教程,该指南用于指导中级Python程序员,他们是通过执行视觉测距的过程,是计算机视觉和自动。 还有一个了本教程中的内容。 本教程将首先回顾该任务所需的计算机视觉基础知识,然后继续布局并实现一些功能,以利用opencv-python软件包使用...
分享一个KITTI-odometry下载链接Download - Hello Dataset/KITTI-odometry Kitti传感器主要包含相机、GPS/IMU...
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...
4.1 stereo与visual odometry任务 KITTI数据集针对不同的任务采用不同的评价准则。对于立体图像和光流(stereo and optical flow),依据disparity 和end-point error计算得到平均错误像素数目(average number of erroneous pixels)。 对于视觉测距和SLAM任务(visual odometry/SLAM),根据轨迹...
4.1 stereo与visual odometry任务 KITTI数据集针对不同的任务采用不同的评价准则。对于立体图像和光流(stereo and optical flow),依据disparity 和end-point error计算得到平均错误像素数目(average number of erroneous pixels)。 对于视觉测距和SLAM任务(visual odometry/SLAM),根据轨迹终点(trajectory end-point)的误差进...