KITTI_depth_completion
收藏魔搭社区2026-01-08 更新2024-08-31 收录
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https://modelscope.cn/datasets/OmniData/KITTI_depth_completion
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资源简介:
displayName: KITTI Depth Completion
license:
- CC BY-NC-SA 3.0
paperUrl: http://www.cvlibs.net/publications/Geiger2013IJRR.pdf
publishDate: "2017"
publishUrl: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_depth.php?benchmark=depth_completion
publisher:
- Karlsruhe Institute of Technology
- Toyota Technological Institute
tags:
- Car
- road
- residential
---
# 数据集介绍
## 简介
深度完成和深度预测评估与我们在稀疏不变CNNs (THREEDV 2017) 上发表的工作有关。它
包含93,000多个深度图与相应的原始激光雷达扫描和RGB图像,与KITTI数据集的 “原始数据” 对齐。
鉴于大量的训练数据,该数据集将允许针对深度完成任务训练复杂的深度学习模型
和单图像深度预测。此外,我们还提供了带有未发布深度图的手动选择图像,以作为这些图像的基准
两项具有挑战性的任务。
## 引文
```
@article{geiger2013vision,
title={Vision meets robotics: The kitti dataset},
author={Geiger, Andreas and Lenz, Philip and Stiller, Christoph and Urtasun, Raquel},
journal={The International Journal of Robotics Research},
volume={32},
number={11},
pages={1231--1237},
year={2013},
publisher={Sage Publications Sage UK: London, England}
}
```
## Download dataset
:modelscope-code[]{type="git"}
数据集名称:KITTI 深度补全(KITTI Depth Completion)
授权协议:
- 知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享3.0(CC BY-NC-SA 3.0)
论文链接:http://www.cvlibs.net/publications/Geiger2013IJRR.pdf
发布年份:"2017"
发布页面:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_depth.php?benchmark=depth_completion
发布机构:
- 卡尔斯鲁厄理工学院(Karlsruhe Institute of Technology)
- 丰田技术研究所(Toyota Technological Institute)
标签:
- 汽车
- 道路
- 住宅区
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# 数据集介绍
## 简介
深度补全与单图像深度预测的评估任务,与我们此前发表于THREEDV 2017的稀疏不变卷积神经网络(CNNs)相关研究工作相关。本数据集包含超过93000张深度图及其对应的原始激光雷达扫描数据与RGB图像,且与KITTI数据集的「原始数据」对齐。依托该海量训练数据,研究人员可针对深度补全任务与单图像深度预测任务训练复杂的深度学习模型。此外,我们还提供了一批手动挑选的、带有未公开深度标注的图像,以此作为这两项极具挑战性任务的基准测试集。
## 引文
@article{geiger2013vision,
title={Vision meets robotics: The kitti dataset},
author={Geiger, Andreas and Lenz, Philip and Stiller, Christoph and Urtasun, Raquel},
journal={The International Journal of Robotics Research},
volume={32},
number={11},
pages={1231--1237},
year={2013},
publisher={Sage Publications Sage UK: London, England}
}
## 数据集下载
:modelscope-code[]{type="git"}
提供机构:
maas
创建时间:
2024-07-14



