kitti数据集 raw data
时间: 2023-08-15 09:03:32 浏览: 51
对于Kitti数据集的原始数据,您可以从Kitti官方网站上获取。Kitti数据集是一个广泛用于自动驾驶和计算机视觉研究的公共数据集,包含了各种传感器(如激光雷达、相机)采集的城市道路场景数据。
您可以在以下网址上找到Kitti数据集的原始数据:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/raw_data.php
在该网站上,您可以选择下载不同类型的数据,包括激光雷达点云、相机图像、GPS/IMU数据等。这些数据以序列的形式组织,每个序列代表一个特定的场景。每个场景都包含了多个视角下的激光雷达点云和相机图像,以及与之对应的标注信息(如物体边界框、道路标记等)。
请注意,Kitti数据集是一个大型数据集,总大小约为2TB。因此,在下载和使用数据时,请确保您有足够的存储空间和计算资源。
相关问题
KITTY数据集介绍
KITTY数据集是一个用于自动驾驶和计算机视觉研究的常用数据集。它由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究所联合创建,并以"KITTI Vision Benchmark Suite"的形式进行发布。
KITTY数据集包含在城市环境下采集的多模态传感器数据,包括图像、激光雷达点云、GPS/IMU定位数据等。这些数据可用于许多计算机视觉任务,如目标检测、语义分割、立体视觉等。
KITTY数据集的图像数据包含了多个传感器在不同时间步骤下拍摄的图像序列。每个图像序列都提供了相机标定参数,以及用于相机姿态估计和结构重建的辅助信息。
此外,KITTY数据集还提供了激光雷达点云数据,用于进行三维物体检测和跟踪。点云数据表示了周围环境中的物体位置和形状信息,对于场景理解和导航非常有用。
总体而言,KITTY数据集是一个非常有用的资源,可用于评估和比较各种计算机视觉算法在自动驾驶和智能交通等领域的性能。
aloam运行kitti数据集
根据引用\[1\]和\[2\]的信息,可以在以下链接中找到关于aloam运行kitty数据集的讨论和代码示例:
- https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/LeGO-LOAM/issues/19
- https://github.com/RobustFieldAutonomyLab/jackal_dataset_20170608
在这些讨论中,你可以找到关于如何在aloam中运行kitty数据集的详细说明和代码示例。同时,引用\[3\]中提到,包含IMU数据可能不会改善aloam的性能。因此,在运行kitty数据集时,你可以选择是否使用IMU数据。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [使用velodyne16线激光雷达跑loam-velodyne------包括激光雷达和imu的标定](https://blog.csdn.net/weixin_30249203/article/details/99121492)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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