KITTI 数据集解读

最新推荐文章于 2024-09-04 17:43:28 发布
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KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，用于评测立体图像、光流、视觉测距、3D物体检测和3D跟踪等技术在车载环境下的性能。数据集由389对立体图像和光流图，39.2km视觉测距序列以及超过200k3D标注物体的图像组成。

KITTI

参考链接：

1.https://blog.youkuaiyun.com/solomon1558/article/details/70173223

  KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中最多达15辆车和30个行人，还有各种程度的遮挡与截断。整个数据集由389对立体图像和光流图，39.2 km视觉测距序列以及超过200k 3D标注物体的图像组成[1] ，以10Hz的频率采样及同步。总体上看，原始数据集被分类为’Road’, ’City’, ’Residential’, ’Campus’ 和 ’Person’。对于3D物体检测，label细分为car, van, truck, pedestrian, pedestrian(sitting), cyclist, tram以及misc组成。

Kitti数据集下载地址：下载地址


激光数据是什么形式呢？激光照射到物体表面产生大量点数据，KITTI中的点数据包括四维x,y,z以及reflectance反射强度。Velodyne 3D激光产生点云数据，以.bin(二进制)文件保存。

KITTI.readme
bin文件转换PCD

lable解析

pytho bin 可视化

KITTI数据集解读
惊鸿一博
09-21 4万+
目录 1.KITTI数据集概述 2.数据采集平台 3.Dataset详述 3.1 数据组织形式 3.2 Development Kit 3.3 GPS/IMU位姿数据 3.4 传感器标定 参考 1.KITTI数据集概述 　　KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(ob
【KITTI】KITTI数据集简介（二） — 标注数据label_2
叶子的博客
05-13 1万+
KITTI数据集简介（二） — 标注数据label_2 Kitti标签存储在data_object_label_2文件夹中，存储为txt文本文件，即data_object_label_2/training/label_2/xxxxxx.txt。标签中仅不含了7481个训练场景的标注数据，而没有测试场景的标注数据。 标注文件中16个属性，即16列。但我们只能够看到前15列数据，因为第16列是针对测试场景下目标的置信度得分，也可以认为训练场景中得分全部为1但是没有专门标注出来。...
详解KITTI数据集
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详解KITTI数据集 一、KITTI数据集发布方 2011年，Andreas Geiger（KIT）、Philip Lenz（KIT）、Raquel Urtasun（TTIC）三位年轻人发现，阻碍视觉感知系统在自动驾驶领域应用的主要原因之一，是缺乏合适的benchmark。而现有的数据集无论是在数据量，还是采集环境上都与实际需求相差甚远。于是他们利用自己的自动驾驶平台，建立起庞大的基于真实场景下的数据集，以此推动计算机视觉和机器人算法在自动驾驶领域的发展。这便是KITTI数据集的诞生背景。 二、KITTI数
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KITTI数据集详解
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三维目标检测常用的数据集——KITTI数据集的详解，包括文件目录、文件格式说明、文件使用说明。
【自定义数据集构建指南】：Nuscenes与Kitty数据集的定制流程
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kitty数据集提取点云
04-01
如果需要进一步分析特定类型的障碍物（如车辆或行人），可以根据标签文件筛选对应类别的点云子集。这一步骤涉及解析标注信息并与原始点云匹配以分离感兴趣区域内的点[^3]。 #### 参数说明 对于更深入的理解点云元...
kitti数据集_自动驾驶KITTI数据集详解
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12-03 2758
KITTI是目前自动驾驶领域最重要的测试集之一，之前大概浏览了一遍，还存在很多疑问，这里对其做了进一步的学习，基本上了解了每个测试集的作用，KITTI主要是针对自动驾驶领域的图像处理技术，主要应用在自动驾驶感知和预测方面，其中也涉及定位和SLAM技术。起因KITTI的起因可以参考"Are we ready for Autonomous Driving? The KITTI Vision Bench...
KITTI数据集介绍
qq_43552048的博客
04-16 413
参考这两篇就够了： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43753850/article/details/125620900 https://blog.youkuaiyun.com/qq_44173974/article/details/127705156
KITTI数据集pkl文件解析txt
05-19
本文件是将kitti数据集产生的pkl数据解析成txt文件，pkl里面的数据其实就是障碍物检测的实际信息，转换成txt后方便大家阅读 。
（二）一文带你了解KITTI数据集
m0_46556474的博客
06-15 4万+
KITTI数据集是目前国际上最为常用的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集之一，本文将带你详细了解KITTI数据集。
KITTI 3D目标检测数据集解析（完整版）
Sual
07-24 4万+
KITTI官网 Vision meets Robotics: The KITTI Dataset 1. KITTI数据集概述 1.1 传感器配置   由于彩色相机成像过程中的拜耳阵列(Bayer Pattern)插值处理过程，彩色图像分辨率较低，而且对于光照敏感性不高，所以采集车配备了两组双目相机，一组灰度的，一组彩色的。个人猜测为了增加相机的水平视场角，每个相机镜头前又各安装了一个光学镜头。 传感器类型 详细信息 灰度相机 2台140像素的PointGray..
kitti深度估计数据集介绍
weixin_38252409的博客
09-04 5517
最近，我也开始做深度估计模型，该内容属于CV另一个领域，我使用depth anythingv2实现深度估计内容。然而kitti数据一直都是3d重要内容，作者收集了长达6个小时的真实交通环境，数据集由经过校正和同步的图像、雷达扫描、高精度的GPS信息和IMU加速信息等多种模态的信息组成。作者还在数据集官网提供了光流、物体检测、深度估计等多种任务的Benchmark。本篇介绍KITTI深度数据内容。
kitti数据集介绍和使用--待整理
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vinsf适配kitti 双目惯导+gps ： https://blog.youkuaiyun.com/hltt3838/article/details/109739046 orbslam3适配kitti双目惯导： https://blog.youkuaiyun.com/a922922737/article/details/115116952?ops_request_misc=&request_id=&biz_id=102&utm_term=orbslam3%20kitti%E6%83%AF%E5%AF%B
KITTI数据集简介与使用
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摘要：本文融合了Are we ready for Autonomous Driving? The KITTI Vision Benchmark Suite和Vision meets Robotics: The KITTI Dataset两篇论文的内容，主要介绍KITTI数据集概述，数据采集平台，数据集详细描述，评价准则以及具体使用案例。本文对KITTI数据集提供一个较为详细全面的介绍，重点关注利用K
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一、kitti数据集，label解析   16个数代表的含义： 第1个字符串：代表物体类别 'Car', 'Van', 'Truck','Pedestrian', 'Person_sitting', 'Cyclist','Tram',  'Misc' or  'DontCare' 注意，’DontCare’ 标签表示该区域没有被标注，比如由于目标物体距离激光雷达太远。为了防止在评估过...
基于改进YOLOv8算法实现高精度实时安全带使用状态智能监测与预警的深度学习目标检测系统源码及完整项目实践指南_包含2300张高质量标注图像的安全带专用数据集YOLOv8目标检测.zip
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kitty 数据集怎么使用
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KITTY数据集是一个广泛用于计算机视觉任务的数据集合，特别是在目标检测、语义分割和场景理解等领域。该数据集由卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）和丰田工业大学芝加哥分校（TTIC）联合创建[^1]。 ### 准备工作 在开始使用KITTY数据集之前，需要完成以下准备工作： 1. **下载数据集**：可以通过访问官方网址 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=2d 获取最新版本的数据集。对于国内用户来说，可以考虑通过提供的国内镜像地址 http://dataset.f3322.net:666/share/kitti/ 下载以提高速度[^1]。 2. **安装必要的软件库**：为了处理图像和点云数据，通常需要安装如OpenCV、PCL(PCL)等库。此外，推荐使用Python进行开发，因此还需要安装NumPy、Pandas等相关包。 ### 数据集结构 了解KITTY数据集的目录结构有助于更好地管理和访问数据。一般情况下，数据集包含以下几个主要文件夹： - `image_2`：存放RGB图像。 - `label_2`：对应每张图片的目标标签信息。 - `calib`：校准参数文件，用于将点云转换到相机坐标系。 - `velodyne`：激光雷达点云数据，以.bin格式存储。 每个子目录下的文件按照编号排列，例如000000.png或000000.txt等，这些编号与测试/训练划分有关。 ### 加载和预处理数据 加载数据是任何机器学习项目的第一步。这里提供了一个简单的Python脚本示例来读取一张图像及其对应的标签： ```python import os from PIL import Image # 设置路径 data_dir = 'path/to/kitti' image_path = os.path.join(data_dir, 'image_2', '000000.png') label_path = os.path.join(data_dir, 'label_2', '000000.txt') # 读取图像 img = Image.open(image_path) print(f"Image size: {img.size}") # 读取标签 with open(label_path, 'r') as f: labels = f.readlines() print("Labels:") for label in labels: print(label.strip()) ``` 此代码片段展示了如何打开指定路径下的图像文件并打印其尺寸，同时从相应的标签文件中读取内容并显示出来。这只是一个基础示例；实际应用中可能还需要对数据进行归一化、裁剪或其他形式的预处理操作。 ### 应用实例 #### 目标检测 目标检测是最常见的应用场景之一。利用深度学习框架如TensorFlow或PyTorch，可以构建高效的物体识别模型。首先，需要准备标注好的训练样本，然后定义网络架构，并设置合适的损失函数和优化器来进行训练过程。 #### 语义分割 语义分割旨在为每个像素分配一个类别标签。这项技术对于自动驾驶汽车理解周围环境至关重要。实现方法包括但不限于U-Net架构的应用，它能够很好地保留空间细节同时捕捉上下文信息。 #### 场景理解 除了单独的对象识别外，KITTY数据集还支持更复杂的场景解析任务，比如预测道路布局、行人位置以及其他动态障碍物的状态。这类问题往往涉及到多模态数据融合以及高级别的推理能力。 综上所述，通过对KITTY数据集的有效利用，研究人员能够在多种计算机视觉挑战性问题上取得突破性的进展。无论是学术研究还是工业界的实际部署，掌握这一工具都是极其有价值的。
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