SeasonDepth
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资源简介：
SeasonDepth是一个专为跨季节单目深度预测设计的新数据集，由卡内基梅隆大学创建。该数据集包含17225张图像，涵盖多种环境条件，如不同的光照和季节变化，旨在评估深度估计算法在不同环境下的性能。数据集通过结构从运动（SfM）和多视图立体（MVS）管道构建，支持对代表性的开源监督和自监督深度预测方法进行基准测试。SeasonDepth的应用领域包括自动驾驶和移动机器人的长期视觉感知，旨在解决学习型算法在多变环境中的泛化问题。
提供机构：
卡内基梅隆大学
创建时间：
2020-11-09
