DeepLocCross

DeepLocCross 是一个定位数据集，包含以 20 Hz 的速率以 1280 x 720 像素捕获的 RGB-D 立体图像。真实姿态标签是使用基于 LiDAR 的 SLAM 系统生成的。除了机器人的 6-DoF 定位姿势外，数据集还包含可观察动态对象的跟踪检测。每个被跟踪对象都使用唯一的跟踪 ID、空间坐标、速度和方向角来识别。此外，由于数据集包含多个人行横道，因此在每个交叉路口都提供了指示其过马路安全的标签。该数据集由 7 个训练序列（共 2264 张图像）和 3 个测试序列（共 930 张图像）组成。由于天气条件的变化、阴影的存在和机器人平台运动引起的运动模糊，捕获数据集的周围环境的动态特性使得定位和视觉里程计估计任务极具挑战性。此外，多个动态对象的存在通常会导致图像信息区域的部分和完全遮挡。此外，重复结构的存在使姿势估计任务更具挑战性。总体而言，该数据集涵盖了广泛的感知相关任务，例如回环检测、语义分割、视觉里程计估计、全局定位、场景流估计和行为预测。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

DeepLocCross是一个用于视觉定位的RGB-D立体图像数据集，包含1280x720分辨率图像，以20Hz频率采集，并提供基于LiDAR SLAM的6-DoF姿态标签及动态对象跟踪信息。该数据集涵盖7个训练序列和3个测试序列，共3194张图像，适用于回环检测、语义分割和视觉里程计等任务，其动态环境和重复结构增加了定位挑战。