KITTI数据集原始数据（raw_data）下载地址

最新推荐文章于 2025-03-08 08:51:38 发布
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#KITTI #自动驾驶 #深度学习 #计算机视觉

分享KITTI数据集的高速下载方式，推荐使用迅雷新版，支持Linux用户的脚本下载解压。数据集总大小约183GB。

建议使用迅雷进行下载，亲测可以满速下载。
整个数据集大小约为183G，解压完也是183G。

https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_calib.zip
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0001/2011_09_26_drive_0001_sync.zip
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0002/2011_09_26_drive_0002_sync.zip
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0005/2011_09_26_drive_0005_sync.zip
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https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0018/2011_09_26_drive_0018_sync.zip
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https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0048/2011_09_26_drive_0048_sync.zip
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https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0052/2011_09_26_drive_0052_sync.zip
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0056/2011_09_26_drive_0056_sync.zip
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0057/2011_09_26_drive_0057_sync.zip
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0059/2011_09_26_drive_0059_sync.zip
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0060/2011_09_26_drive_0060_sync.zip
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0061/2011_09_26_drive_0061_sync.zip
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0064/2011_09_26_drive_0064_sync.zip
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0070/2011_09_26_drive_0070_sync.zip
https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/raw_data/2011_09_26_drive_0079/2011_0
最低0.47元/天 解锁文章
KITTI raw_data数据集百度云下载
boyhoodme的博客
09-27 3593
链接:https://pan.baidu.com/s/1YNzfDoJomKOZhlVUr2eEOA?pwd=tfh3提取码：tfh3–来自百度网盘超级会员V6的分享。
KITTI数据集raw_data下载(用chrome浏览器)
tanking66的博客
03-20 6585
官方提供的下载方式是下载下图中的scripts，然后运行文件夹中的脚本，但是国内连接不上。科学上网只能在chrome浏览器上（网上教程很多哈），一个一个的去官网地址下载实在太麻烦了，因此写了一个脚本利用chrome浏览器下载raw_data。脚本如下，前面部分和官方提供的目录一致，主要是后面的部分修改如下所示，这个脚本在ubuntu系统下使用。提醒一下，该代码中的File这里的目录要与chrome浏览器的下载目录一致，可以自行修改。在该目录下打开终端，运行./raw_data_download.sh。
mini kitti数据集
05-17
了快速进行算法调试、训练、评估和验证，以及快速下载，制作了一个mini kitti数据集，数据集的文件目录结构与完整KITTI数据集保持一致。其中，小型的KITTI数据集，即 mini kitti保存了20个训练样本和5个测试样本。详细的介绍及使用方式请参考：https://blog.youkuaiyun.com/suiyingy/article/details/124820161。
包含kitti序列数据集的真值，00-09序列
09-26
在自动驾驶技术的迅猛发展中，精确的环境感知是不可或缺的一环。KITTI数据集，作为自动驾驶领域公认的权威数据集之一，其提供的真实世界场景数据为研究者们提供了宝贵的实验素材。而我所持有的这10个序列的真值文件，更是KITTI数据集中的精华所在。 这些真值文件不仅包含了场景中所有动态和静态物体的精确位置信息，如车辆、行人、自行车等，还详细记录了它们的运动轨迹、速度、加速度等动态参数。这些数据对于验证和评估自动驾驶系统的感知算法、跟踪算法以及路径规划算法等具有至关重要的作用。 通过下载并使用这些真值文件，研究者们可以更加准确地评估自己的算法在复杂交通环境中的表现，发现潜在的问题并进行优化。同时，这些真值文件也为算法的比较和基准测试提供了统一的标准，促进了自动驾驶领域的技术交流和进步。 我深知这些数据的价值，因此已经将它们整理得井井有条，并提供了便捷的下载链接。只需简单几步操作，您就能将这些宝贵的资源收入囊中，为您的自动驾驶研究项目注入新的活力。但请务必注意，使用这些数据时需严格遵守KITTI数据集的许可协议和相关法律法规，确保研究的合法性和合规性。
KITTI全套数据百度云下载连接（免费永久有效）
张飞飞的博客
03-11 1万+
kitti 数据下载百度云链接
kitti raw_data 数据集 2011_09_30_drive系列，百度云链接文档
12-24
kitti raw_data 数据集 2011_09_30_drive系列， 2011_09_30_drive_0072_extract(1).zip 2011_09_30_drive_0034_sync.zip 2011_09_30_drive_0034_extract(1).zip 2011_09_30_drive_0033_sync.zip 2011_09_30_drive_0033_extract.zip 2011_09_30_drive_0027_sync.zip 2011_09_30_drive_0027_extract.zip 2011_09_30_drive_0020_syn
KITTI_Raw_data
weixin_44034199的博客
03-08 287
KITTI_raw_data 数据集下载
下载KITTI数据集raw_data和depth（免费且超快）
luosnongning的博客
07-10 1万+
找到一个很有用的免费下载的国内公开数据集的网站，里面有很多数据集。（不过目前还没有NYU数据集。） https://gas.graviti.cn/open-datasets 我在里面下载了KITTI数据集中的raw_data和depth。下载速度超快，大概平均6.5M/s(50M的宽带下)。 ...
KITTI数据集下载 - 百度云.md
09-26
KITTI数据集的百度云下载链接，资源包含KITTI数据集的全部 raw data 部分，另外也有 data_depth_annotated 部分
KITTI数据集raw_data标定文件说明
qq_22751305的博客
05-19 3090
官方文档：Vision meets Robotics: The KITTI Dataset calib_cam_to_cam.txt为相机i到0号相机的标定参数。 calib_time: 09-Jan-2012 13:57:47 corner_dist: 9.950000e-02 S_00: 1.392000e+03 5.120000e+02 K_00: 9.842439e+02 0.000000e+00 6.900000e+02 0.000000e+00 9.808141e+02 2.331966e
如何直接下载KITTI数据集.docx
07-27
免注册可直接下载KITTI数据集 (ITTI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)
kitti数据集百度网盘地址
10-22
已经下载好了的kitti数据集，用于自动驾驶、目标检测、深度学习
kitti数据集
07-01
人工智能自动驾驶python训练kitti数据集照片标注信息资料
KITTI数据集最全网盘地址.txt
04-16
Kitti官网已炸，这是已经下载好了的kitti数据集，用于自动驾驶、目标检测、深度学习，为大家提供个方便
raw_data_downloader.zip
07-17
在研究深度估计算法时，需要用到的kitti数据集，但是通过官网一次一次点击太麻烦，为此提供了linux和python环境下 kitti raw data自动下载程序，供大家使用。
kitti数据集下载
weixin_56405212的博客
01-01 1万+
kitti
KITTI数据集下载（百度云）
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u013086672的博客
01-09 5万+
目前官网的下载链接还不稳定，特意上传到百度云方便大家下载。网盘包含以下文件： data_object_calib data_object_image_2 data_object_label_2 data_object_velodyne data_load 网盘内容截图： 百度云下载链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1-4WchJlcZ2guwcfbHqrdFw ...
KITTI RAW DATA
yanzhiwen2的博客
10-13 2166
########################################################################### THE KITTI VISION BENCHMARK SUITE: RAW DATA RECORDINGS Andreas Geiger Philip Lenz Raquel Urtasun Karlsruhe Institute of Technology Toyota Technological Institute at Chicago ww
（一）KITTI数据集简介及下载
rhyijg的博客
08-03 3992
KITTI数据集在ROS中的复现 一、KITTI简介 使用4个Camera 1个Velodyne的64线激光雷达 还有IMU和GPS 采集的基本数据。详细如下： 1 Inertial Navigation System (GPS/IMU): OXTS RT 3003 1 Laserscanner: Velodyne HDL-64E 2 Grayscale cameras, 1.4 Megapixels: Point Grey Flea 2 (FL2-14S3M-C) 2 Color cameras, 1.
kitty 数据集怎么使用
最新发布
07-11
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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