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HAMMER|深度估计数据集|多模态传感器融合数据集
收藏arXiv2022-05-10 更新2024-06-21 收录
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https://github.com/Junggy/HAMMER-dataset
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链接失效反馈资源简介：
HAMMER数据集是一个高度精确的多模态室内深度估计数据集，由慕尼黑工业大学和华为诺亚方舟实验室共同创建。该数据集包含13,000帧图像，涵盖了多种传感器数据，包括飞行时间（ToF）、立体视觉、主动立体视觉以及单目RGB+P数据。数据集通过3D扫描和渲染技术生成高可靠性的深度图，旨在为深度估计和传感器融合方法提供一个可靠的基础。HAMMER数据集适用于研究室内场景中的深度估计问题，特别是在处理具有挑战性的日常场景内容时，如纹理缺失区域、反射材料和透明材料等。
提供机构：
慕尼黑工业大学
创建时间：
2022-05-10
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
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中国区域教育数据库
该数据集包含了中国各区域的教育统计数据，涵盖了学校数量、学生人数、教师资源、教育经费等多个方面的信息。
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Global Water Quality Dataset
该数据集包含了全球多个地区的水质监测数据，涵盖了多种水质参数，如pH值、溶解氧、电导率、温度等。数据集旨在帮助研究人员和政策制定者了解全球水质的现状和变化趋势。
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MOOCs Dataset
该数据集包含了大规模开放在线课程（MOOCs）的相关数据，包括课程信息、用户行为、学习进度等。数据主要用于研究在线教育的行为模式和学习效果。
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Rail-DB
Rail-DB是由深圳技术大学创建的铁路检测数据集，包含7432对图像及其标注，涵盖多种光照、道路结构和视角条件。数据集中的轨道通过多边形进行标注，并根据背景被分为九种场景。Rail-DB旨在推动铁路检测算法的进步和比较，通过提供多样化的真实世界铁路图像，增强算法的鲁棒性。此外，数据集的创建过程包括从真实世界火车视频中获取图像，通过粗略和精细两个阶段进行标注，确保标注的准确性和完整性。Rail-DB的应用领域主要集中在铁路异常检测，特别是铁路区域的识别，以提高铁路安全和维护效率。
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