什么是kitti目標檢測任務？

對于KITTI目標檢測任務，僅僅評估目標高度大于25pixel的預測結果，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。 對于物體方向預測，文獻 [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、鄉村和高速公路等場景采集的真實圖像數據，每張圖像中最多達15輛車和30個行人，還有各種程度的遮擋與截斷。 整個數據集由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，原始數據集被分類為’Road’, ’City’, ’Residential’, ’Campus’ 和 ’Person’。對于3D物體檢測，label細分為car, van, truck, pedestrian, pedestrian (sitting), cyclist, tram以及misc組成。

kitti數據集有哪些樣本？

圖-3展示了KITTI數據集的典型樣本，分為 ’Road’, ’City’, ’Residential’, ’Campus’ 和’Person’五類。 原始數據采集于2011年的5天，共有180GB數據。

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