KITTI的val数据集是哪几个

KITTI数据集的`val`数据集包含以下几个部分：

1. `kitti_2012_val`: 该数据集包含 194 个图像序列，用于评估2012年的视觉里程计和光流算法。
2. `kitti_2015_val`: 该数据集包含 200 个图像序列，用于评估2015年的视觉里程计、光流和场景流算法。
3. `kitti_raw_data_2011_val`: 该数据集包含 29 个序列，用于评估2011年的视觉里程计算法。
4. `kitti_raw_data_2015_val`: 该数据集包含 28 个序列，用于评估2015年的视觉里程计算法。

其中，`kitti_2012_val`和`kitti_2015_val`是基于KITTI数据集的视觉里程计和光流评估，而`kitti_raw_data_2011_val`和`kitti_raw_data_2015_val`是基于KITTI数据集的视觉里程计评估。

相关问题

mnist没有val数据集

根据提供的引用内容，可以得出结论：MNIST数据集中没有提供名为"val"的数据集。MNIST数据集包含60000张图片作为训练数据，10000张图片作为测试数据，但没有明确提到验证集（val）。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MNIST手写数字数据集读取方法](https://blog.csdn.net/panrenlong/article/details/81736754)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [mnist pkl格式文件](https://download.csdn.net/download/qq_35516360/10722378)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

简要描述coco数据集val2017验证集

COCO数据集是一个广泛使用的计算机视觉数据集，其中包含了各种各样的图像和对应的标注信息。val2017是COCO数据集中的验证集，用于评估模型在未见过的数据上的性能。

val2017验证集包含了2017年的图像数据，总共包含了约5,000张图像。这些图像来自于各种不同的场景和物体类别，涵盖了人类活动、动物、交通工具、自然风景等多个领域。每张图像都有对应的标注信息，包括物体边界框、物体类别、关键点等。

通过使用val2017验证集，研究人员和开发者可以测试他们的计算机视觉模型在真实场景中的表现。他们可以使用这个数据集来评估模型的准确性、泛化能力和鲁棒性。同时，val2017验证集也被广泛应用于目标检测、图像分割、姿态估计等计算机视觉任务的研究和评估中。