AdityaNG/BengaluruSemanticOccupancyDataset

我们收集了一个在印度班加罗尔跨越114分钟和165K帧的数据集。该数据集包含来自校准相机传感器的视频数据，分辨率为1920×1080，帧率为30 Hz。我们利用一个仅使用视频作为输入的深度数据集生成管道，生成了高分辨率的视差图。

原始信息汇总

Bengaluru Semantic Occupancy Dataset

数据集概述

我们收集了一个在印度班加罗尔的114分钟、16.5万帧的视频数据集。该数据集包含来自校准摄像头传感器的高分辨率视频数据，分辨率为1920×1080，帧率为30 Hz。我们使用仅以视频为输入的深度数据集生成管道来生成高分辨率视差图。

• 数据集迭代器: GitHub链接
• 项目页面: 项目页面链接
• 数据集下载: 下载链接

论文

Bengaluru Driving Dataset: 3D Occupancy Convolutional Transformer Network in Unstructured Traffic Scenarios

引用

bibtex @misc{analgund2023octran, title={Bengaluru Driving Dataset: 3D Occupancy Convolutional Transformer Network in Unstructured Traffic Scenarios}, author={Ganesh, Aditya N and Pobbathi Badrinath, Dhruval and Kumar, Harshith Mohan and S, Priya and Narayan, Surabhi }, year={2023}, howpublished={Spotlight Presentation at the Transformers for Vision Workshop, CVPR}, url={https://sites.google.com/view/t4v-cvpr23/papers#h.enx3bt45p649}, note={Transformers for Vision Workshop, CVPR 2023} }