tum_dataset = BavarianCropsDataset(root="../data/BavarianCrops", region="holl", partition="test", classmapping = "../data/BavarianCrops/classmapping23.csv", scheme="random", samplet=50, mode="traintest")
时间: 2024-02-14 08:31:54 浏览: 23
这是一个用于创建 BavarianCrops 数据集的代码段。根据代码可以看出,该数据集的根目录是 "../data/BavarianCrops",数据集的区域为 "holl",用于测试的部分为 "test"。classmapping 参数指定了类别映射的 CSV 文件路径,该文件位于 "../data/BavarianCrops/classmapping23.csv"。scheme 参数设置为 "random",表示数据集的划分方式为随机划分。samplet 参数为 50,表示从数据集中随机采样 50 个样本。mode 参数设置为 "traintest",表示数据集用于训练和测试。
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解释一下这段代码tum_dataset = BavarianCropsDataset(root="../data/BavarianCrops", region="holl", partition="test", classmapping = "../data/BavarianCrops/classmapping23.csv", scheme="random", samplet=50, mode="traintest") tum_dataset_krum = BavarianCropsDataset(root="../data/BavarianCrops", region="krum", partition="test", scheme="random", classmapping = "../data/BavarianCrops/classmapping23.csv", samplet=50, mode="traintest") gaf_dataset = GAFDataset("/data/GAFdataset", region="holl", partition="test", scheme="random", classmapping="../data/BavarianCrops/classmapping23.csv", features="all")
这段代码用于创建三个不同的数据集对象:tum_dataset`, `tum_dataset_krum`, 和 `gaf_dataset`。这些数据集对象是基于 `BarianCropsDataset` 和 `GAFDataset` 类创建的。
对于 `tum_dataset` 数据集对象,它具有以下属性和参数:
- `root` 参数指定数据集的根目录路径为 "../data/BavarianCrops"。
- `region` 参数设置为 "holl",表示数据集的区域为 "holl"。
- `partition` 参数设置为 "test",表示该数据集用于测试。
- `classmapping` 参数指定了类别映射的 CSV 文件路径,该文件位于 "../data/BavarianCrops/classmapping23.csv"。
- `scheme` 参数设置为 "random",表示数据集的划分方式为随机划分。
- `samplet` 参数设置为 50,表示从数据集中随机采样 50 个样本。
- `mode` 参数设置为 "traintest",表示该数据集用于训练和测试。
对于 `tum_dataset_krum` 数据集对象,它与 `tum_dataset` 的大部分参数相同,只有以下差异:
- `region` 参数设置为 "krum",表示数据集的区域为 "krum"。
对于 `gaf_dataset` 数据集对象,它具有以下属性和参数:
- `root` 参数指定数据集的根目录路径为 "/data/GAFdataset"。
- `region` 参数设置为 "holl",表示数据集的区域为 "holl"。
- `partition` 参数设置为 "test",表示该数据集用于测试。
- `scheme` 参数设置为 "random",表示数据集的划分方式为随机划分。
- `classmapping` 参数指定了类别映射的 CSV 文件路径,该文件位于 "../data/BavarianCrops/classmapping23.csv"。
- `features` 参数设置为 "all",表示数据集使用所有特征。
https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3
https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3 是ORB_SLAM3的源码存储库,它是基于ORB-SLAM2和ORB-SLAM-VI构建的系统。ORB_SLAM3可以在纯视觉或者视觉惯导的系统中鲁棒地运行,支持单目、双目和RGB-D利用针孔或鱼眼模型,甚至可以自定义模型。该系统在EuRoC数据集上达到了平均3.6cm的精度,在利用手持设备快速移动的TUM-VI数据集(AR/VR场景)上达到了9mm的精度。你可以在这个链接上找到并下载ORB_SLAM3源码:https://github.com/UZ-SLAMLab/ORB_SLAM3。