SLAM或视觉里程计_语义SLAM和语义分割_Computer Vision 数据集

于 2020-07-01 15:09:32 发布
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分类专栏： Machine & Deep Learning 文章标签： python 计算机视觉 数据挖掘
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xiangyong58/article/details/107064317
本文介绍了几个重要的SLAM和语义SLAM数据集，包括TUM RGB-D、KITTI、Oxford、ICL-NUIM等，用于视觉里程计的研究。同时，还提及了NYU RGB-D、NYUDv2、ScanNet等语义分割数据集，这些数据集提供了室内场景的深度信息和语义标签，适用于计算机视觉和语义理解的算法开发。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

SLAM或视觉里程计

1. TUM RGB-D数据集

自带Ground-truth轨迹与测量误差的脚本（python写的，还有一些有用的函数）。

网址：点击打开链接

2. KITTI数据集
地址：点击打开链接

著名的室外数据集，包括单目视觉 ,双目视觉, velodyne, POS 轨迹。

3. Oxford数据集
含有一些Fabmap相关的数据集，用来验证闭环检测的算法。室外场景。

网址：点击打开链接

4. ICL-NUIM数据集
RGB-D数据集，室内向。提供ground-truth和odometry。

网址：

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