KITTI Odometry 2012

里程计基准由 22 个立体序列组成，以少损失 png 格式保存：我们提供 11 个序列 (00-10) 具有用于训练的地面实况轨迹和 11 个没有地面实况的序列 (11-21) 用于评估。对于此基准，您可以使用单目或立体视觉里程计、基于激光的 SLAM 或结合视觉和 LIDAR 信息的算法提供结果。我们施加的唯一限制是您的方法是全自动的（例如，不允许手动闭环标记）并且所有序列都使用相同的参数集。

The odometry benchmark consists of 22 stereo sequences, saved in low-loss PNG format. We provide 11 sequences (00–10) with ground-truth trajectories for training, and the remaining 11 sequences (11–21) without ground-truth data for evaluation. For this benchmark, you can submit results using monocular or stereo visual odometry, laser-based SLAM, or algorithms that fuse visual and LiDAR information. The only constraint we impose is that your method must be fully automatic (e.g., manual loop closure labeling is not permitted) and that the same parameter set is used across all sequences.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

KITTI Odometry 2012是一个用于里程计评估的基准数据集，包含22个立体序列，分为11个带地面实况的训练序列和11个用于评估的序列。该数据集支持多种算法，如单目或立体视觉里程计、激光SLAM以及视觉与LIDAR融合方法，要求方法全自动且参数一致。