什么是kitti目標(biāo)檢測任務(wù)？

對于KITTI目標(biāo)檢測任務(wù)，僅僅評估目標(biāo)高度大于25pixel的預(yù)測結(jié)果，將易混淆的類別視為同一類以減少假陽性 (false positives)率，并且使用41個等間距recall上的精確值的平均值近似計算分類器的AP。 對于物體方向預(yù)測，文獻(xiàn) [1] 提出了一種新穎的方法：平均方向相似性，Average Orientation Similarity (AOS)。

什么是kitti？

KITTI包含市區(qū)、鄉(xiāng)村和高速公路等場景采集的真實圖像數(shù)據(jù)，每張圖像中最多達(dá)15輛車和30個行人，還有各種程度的遮擋與截斷。 整個數(shù)據(jù)集由389對立體圖像和光流圖，39.2 km視覺測距序列以及超過200k 3D標(biāo)注物體的圖像組成 [1] ，以10Hz的頻率采樣及同步。總體上看，原始數(shù)據(jù)集被分類為’Road’, ’City’, ’Residential’, ’Campus’ 和 ’Person’。對于3D物體檢測，label細(xì)分為car, van, truck, pedestrian, pedestrian (sitting), cyclist, tram以及misc組成。

kitti數(shù)據(jù)集有哪些樣本？

圖-3展示了KITTI數(shù)據(jù)集的典型樣本，分為 ’Road’, ’City’, ’Residential’, ’Campus’ 和’Person’五類。 原始數(shù)據(jù)采集于2011年的5天，共有180GB數(shù)據(jù)。

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