图像尺寸:1241*376 图像数量:831 poses 使用场景:SLAM、深度估计 21. sequence/21 示例图像: 图像尺寸:1241*376 图像数量:2721 poses 使用场景:SLAM、深度估计 注意: 21组数据中图像尺寸分为三种,使用时请注意; 21组数据中仅有00-10序列提供了pose的groundtruth。
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...
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/devkit_odometry.zip 在文件夹 devkit_odometry/devkit/reame.txt 中说明: 在poses目录下,包含00.txt-10.txt 11个序列,每一个文件包换Nx12个表格,N代表帧数。 每一行利用3x4转移矩阵代表左边相机(猜想这里指的是 Cam 0, 左侧的灰度相机)坐标系统的位姿,转移...
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/devkit_odometry.zip 在文件夹 devkit_odometry/devkit/reame.txt 中说明: 在poses目录下,包含00.txt-10.txt 11个序列,每一个文件包换Nx12个表格,N代表帧数。 每一行利用3x4转移矩阵代表左边相机(猜想这里指的是 Cam 0, 左侧的...
本文描述了如何通过KITTI数据集,读取激光雷达点云数据,并通过ground truth,对前后两帧点云进行旋转变换,使得二者统一坐标系,不断叠加点云进行点云建图的过程。使用的是KITTI odometry中的07号数据集。 其主要内容包括: 1)点云文件的格式转换 2)点云转换矩阵的推导 3)代码以及文件资源链接 有关KITTI数据集的介绍请...
KITTI_GroundTruth Description:Ground Truth of KITTI dataset (odometry benchmark) for loop closure detection or visual place recognition. KITTI odometry benchmark (http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_odometry.php) contains 22 sequences and 11 (00-10) of them are provided with metric positio...
资源大小1.37MB,文件格式.zip,将 kitti 数据集 odometry 中kitti格式的 groundtruth 转换为了 tum 格式的groundtruth, 由于kitti格式的groundtruth没有时间戳,使用tum格式的groundtruth更便于对轨迹进行评估
kitti odometry groundtruth tum2020-01-13 上传大小:1413KB 所需:50积分/C币 KITTI数据集通过evo转换成tum数据,对应的结果,以及xx.txt的poses文件和times.txt的时间戳文件 KITTI数据集通过evo转换成tum数据,对应的结果,以及xx.txt的poses文件和times.txt的时间戳文件 ...
例如,对于车辆轨迹真值,可以在odometry文件夹下找到各个序列的真值文件(如00.txt)。 转换数据格式(如果需要):KITTI数据集中的真值数据可能采用特定的格式,如果需要将其转换为其他格式(如TUM格式),可以使用提供的脚本或工具进行转换。例如,可以使用kitti_poses_and_timestamps_to_trajectory.py脚本将KITTI格式的轨迹真...
parser.add_argument('--gt_dir', type=str, default='./ground_truth_pose', help='Directory path of the ground truth odometry') parser.add_argument('--result_dir', type=str, default='./data/', help='Directory path of storing the odometry results') parser.add_argument('--eva_seqs'...