KITTI_Road
收藏魔搭社区2025-11-05 更新2024-08-31 收录
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https://modelscope.cn/datasets/OmniData/KITTI_Road
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资源简介:
displayName: KITTI Road
license:
- CC BY-NC-SA 3.0
mediaTypes:
- PointCloud
paperUrl: http://www.cvlibs.net/publications/Fritsch2013ITSC.pdf
publishDate: "2013"
publishUrl: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_road.php
publisher:
- Honda Research Institute Europe
- Max Planck Institute for Intelligent Systems
tags:
- road
taskTypes:
- Semantic Segmentation
- Autonomous Driving
- Scene Understanding
---
# 数据集介绍
## 简介
KITTI Road 是道路和车道估计基准,由 289 个训练图像和 290 个测试图像组成。它包含三种不同类别的道路场景: * uu - 城市未标记 (98/100) * um - 城市标记 (95/96) * umm - 城市多标记车道 (96/94) * 城市 - 地面以上三者的组合事实已通过图像的手动注释生成,可用于两种不同的道路地形类型:道路 - 道路区域,即所有车道的组成,车道 - 自我车道,即车辆当前所在的车道继续行驶(仅适用于“嗯”类别)。地面实况仅用于训练图像。
## 引文
```
@inproceedings{fritsch2013new,
title={A new performance measure and evaluation benchmark for road detection algorithms},
author={Fritsch, Jannik and Kuehnl, Tobias and Geiger, Andreas},
booktitle={16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2013)},
pages={1693--1700},
year={2013},
organization={IEEE}
}
```
## Download dataset
:modelscope-code[]{type="git"}
数据集名称:KITTI 道路(KITTI Road)
授权协议:CC BY-NC-SA 3.0
媒体类型:点云(PointCloud)
论文链接:http://www.cvlibs.net/publications/Fritsch2013ITSC.pdf
发布年份:2013年
发布页面:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_road.php
发布机构:欧洲本田研究院(Honda Research Institute Europe)、马克斯·普朗克智能系统研究所(Max Planck Institute for Intelligent Systems)
标签:道路(road)
任务类型:语义分割(Semantic Segmentation)、自动驾驶(Autonomous Driving)、场景理解(Scene Understanding)
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# 数据集介绍
## 简介
KITTI Road是面向道路与车道估计的基准数据集,包含289张训练图像与290张测试图像。该数据集涵盖三类城市道路场景:uu(城市未标注,训练/测试样本量为98/100)、um(城市已标注,95/96)、umm(城市多标注车道,96/94),以及上述三类组合的城市道路场景。标注结果通过人工手动注释图像生成,可对应两种道路地形类型:道路区域(road,即所有车道的集合)与自车道(lane,即当前车辆行驶所在车道,仅适用于um类别)。标注信息仅可用于训练图像。
## 引文
@inproceedings{fritsch2013new,
title={A new performance measure and evaluation benchmark for road detection algorithms},
author={Fritsch, Jannik and Kuehnl, Tobias and Geiger, Andreas},
booktitle={16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2013)},
pages={1693--1700},
year={2013},
organization={IEEE}
}
## 下载数据集
:modelscope-code[]{type="git"}
提供机构:
maas
创建时间:
2024-07-09



