总体上看,原始数据集被分类为’Road’, ’City’, ’Residential’, ’Campus’ 和’Person’。对于3D物体检测,label细分为car, van, truck, pedestrian, pedestrian(sitting), cyclist, tram以及misc组成。 kitti数据集官网:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php 2 数据集下载 进入kitti官网之后是这样...
KITTI道路数据集是一个用于道路场景理解的计算机视觉数据集,以下是对该数据集的详细介绍: 1. 基本信息和用途 基本信息:KITTI道路数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术中心联合发布。它包含了来自汽车行驶中的短视频序列和对应的传感器数据,如相机图像、激光扫描、高精度GPS测量等。 用途:该数据集主要用于道路检...
图-3展示了KITTI数据集的典型样本,分为 ’Road’, ’City’, ’Residential’, ’Campus’ 和’Person’五类。原始数据采集于2011年的5天,共有180GB数据。 图-3 KITTI数据集的样本,展现KITTI数据集的多样性。 3.1 数据组织形式 论文[2] 中提及的数据组织形式,可能是早期的...
图-3展示了KITTI数据集的典型样本,分为 ’Road’, ’City’, ’Residential’, ’Campus’ 和’Person’五类。原始数据采集于2011年的5天,共有180GB数据。 图-3 KITTI数据集的样本,展现KITTI数据集的多样性。 3.1 数据组织形式 论文[2] 中提及的数据组织形式,可能是早期的版本,与目前KITTI数据集官网公布的形...
4、[可选]下载KittiRoad数据: ⅰ. 这里检索 kitti 数据url网址: http://www.cvlibs.net/download.php?file=data_road.zip ⅱ.指令python download_data.py --kitti_url URL_YOU_RETRIEVED 5、[可选]运行cdsubmodules / KittiBox / submodules / KittiObjective2 / && make构建Kitti评估代码(更多详细信息请...
KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据,每张图像中最多达15辆车和30个行人,还有各种程度的遮挡与截断。整个数据集由389对立体图像和光流图,39.2 km视觉测距序列以及超过200k 3D标注物体的图像组成[1] ,以10Hz的频率采样及同步。 总体上看,原始数据集被分类为’Road’, ’City’, ’Residential’...
数据集功能:目标检测包括了车辆检测、行人检测、自行车三个单项,目标追踪包括车辆追踪、行人追踪两个单项,道路分割包括urban unmarked、urban marked、urban multiple marked三个场景及前三个场景的平均值urban road等四个单项 下载链接:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php ...
semantics 由200张带有语义分割标注的训练图像和200张对应于stereo 2015和flow2015的测试图像组成,可用于进行语义分割实例分割任务。 raw data 展现了Kitti数据集的典型样本,包含类别: ‘City’, ‘Residential’, ‘Road’, ‘Campus’, ‘Person’。
数据集获取地址 (这里选的是road 分类): http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php?type=road 100Hz的IMU数据在[unsynced+unrectified data]中,而[synced+rectified data]保存的是修正后的10Hz数据。 100Hz IMU 数据展现与问题 这里下载使用的是 2011_09_26_drive_0028,包含43s 的公路行驶,公路为...
整个数据集由389对立体图像和光流图,39.2 km视觉测距序列以及超过200k个 3D标注物体的图像组成[1] ,以10Hz的频率采样及同步。总体上看,原始数据集被分类为Road,City,Residential,Campus 和Person(“道路”,“城市”,“住宅”,“校园”和“人” )。对于3D物体检测,label细分为car, van, truck, pedestrian,...