KITTI数据集

  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。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，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。对于3D物体检测，label细分为car，van，truck，pedestrian，pedestrian(sitting)，cyclist，tram以及misc组成。

来源：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/