KITTI与Cityscapes简介
来源:互联网 发布:算法第四版中文版pdf 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 11:03
KITTI由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办,是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。用于评测目标(机动车、非机动车、行人等)检测、目标跟踪、路面分割等计算机视觉技术在车载环境下的性能。
KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据,每张图像中多达15辆车和30个行人,还有各种程度的遮挡。KITTI数据集中,目标检测包括了车辆检测、行人检测、自行车等三个单项,目标追踪包括车辆追踪、行人追踪等两个单项,道路分割包括urban unmarked、urban marked、urban multiple marked三个场景及前三个场景的平均值urban road等四个单项。
Cityscapes数据集则是由奔驰主推,提供无人驾驶环境下的图像分割数据集。用于评估视觉算法在城区场景语义理解方面的性能。Cityscapes包含50个城市不同场景、不同背景、不同季节的街景,提供5000张精细标注的图像、20000张粗略标注的图像、30类标注物体。用PASCAL VOC标准的 intersection-over-union (IoU)得分来对算法性能进行评价。 Cityscapes数据集共有fine和coarse两套评测标准,前者提供5000张精细标注的图像,后者提供5000张精细标注外加20000张粗糙标注的图像。
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