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常用的实验数据集

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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/

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