void-dataset：用于视觉惯性里程计的视觉里程计与深度数据集

void-dataset：用于视觉惯性里程计的视觉里程计与深度数据集

void-dataset Visual Odometry with Inertial and Depth (VOID) dataset 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/void-dataset

项目介绍

VOID（Visual Odometry with Inertial and Depth）数据集是一个为了应对实际场景中深度完成任务而提出的数据集。它通过利用视觉惯性里程计（VIO）系统在度量空间中的稀疏重建进行深度完成。该数据集的构建是为了支持研究者在视觉里程计和深度学习领域的算法开发与测试。

项目技术分析

VOID数据集利用了Intel RealSense D435i相机的功能，该相机能够输出同步的加速度计和陀螺仪测量值，同时还能输出同步的VGA大小（640 x 480）的RGB和深度流。深度帧通过主动立体技术获取，并与RGB帧通过传感器工厂校准对齐。所有测量值都有时间戳标记。

数据集总共包含56个序列，涵盖室内和室外具有挑战性运动的场景，包括教室、办公室、楼梯井、实验室和花园等。其中48个序列（约47K帧）用于训练，8个序列用于测试，从测试序列中采样了800帧来构建测试集。

项目技术应用场景

VOID数据集的应用场景广泛，主要包括但不限于：

1. 视觉里程计：利用相机和IMU数据融合，实现设备的定位和导航。
2. 深度完成：从稀疏的深度图中预测出稠密的深度信息。
3. 机器人感知：为机器人和自动驾驶车辆提供精确的环境感知能力。
4. 增强现实和虚拟现实：增强现实和虚拟现实应用中的场景重建和交互。

项目特点

VOID数据集具有以下显著特点：

1. 真实世界数据：数据集在真实环境中收集，包含室内外多种场景，更具挑战性。
2. 多密度深度图：每个序列包含三种不同密度（0.5%，0.15%和0.05%）的稀疏深度图，为不同的研究和应用提供了选择。
3. 丰富的标注信息：除了深度图外，还提供了有效性地图、相机姿态、内参等丰富的标注信息。
4. 开放性和可用性：数据集及相关工具和文档对研究社区开放，便于使用和共享。

总结而言，VOID数据集是一个珍贵的资源，它为视觉里程计、深度学习和机器人领域的研究者提供了一个强大的工具，有助于推动相关技术的发展和应用。我们强烈推荐对此感兴趣的研究者和开发者使用这个数据集，以推动科技创新和进步。

void-dataset Visual Odometry with Inertial and Depth (VOID) dataset 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vo/void-dataset