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...
首先,由于原始激光雷达数据和原始视觉图像数据位于不同的空间,因此很难定义适当的空间来集成这两种数据类型。例如,在KITTI道路检测数据集[16,17]中,提供的激光雷达数据在三维真实空间中定义,而视觉图像在二维图像平面上定义。虽然研究人员可以使用校准参数将激光雷达数据投影到2D图像平面上,但这可能同时改变了激光雷达...
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...
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’...
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。 数据采集平台 如图-1所示,KITTI数据集的数据采集平台装配有2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,一个Velodyne 64...
（KITTI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。用于评测目标（机动车、非机动车、行人等）检测、目标跟踪、路面分割等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中多达15辆车和30...
这恐怕是人工智能评测平台KITTI和Cityscapes评测数据集上第一次有一家公司“霸榜”,而且还是中国公司。 9月19日,成立仅仅一年的创业公司图森(TuSimple)宣布,该公司通过“霸气外露”的黑科技算法,在全球最权威、最具影响力的自动驾驶算法公开排行榜KITTI和Cityscapes评测数据集上均获得了九个世界第一。
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...
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)等计算机视觉技术的...