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论文作者分析了采用这种三层网络的原因：（1）克服大的物体大小变化，提供更高的准确度；（2）保持高分辨率，用于检测难以检测的车辆；作者原话是：ThisprocedurediffersthanFaster-RCNN[33]inthatouriterativerefinementstepsovercometheconstraintsoflargeobjectscalevariationsandprovidemoreaccuratedetection.
VisionmeetsRobotics:TheKITTIDatasetAndreasGeiger,PhilipLenz,ChristophStillerandRaquelUrtasunAbstract—WepresentanoveldatasetcapturedfromaVWstationwagonforuseinmobileroboticsandautonomousdrivingresearch.Intotal,werecorded6hoursoftrafficscenariosat10-100Hzusingavarietyofsensormodalitiessuch...
图-3KITTI数据集的样本，展现KITTI数据集的多样性。3.1数据组织形式论文[2]中提及的数据组织形式，可能是早期的版本，与目前KITTI数据集官网公布的形式不同，本文稍作介绍。
数据集介绍：随着自动驾驶技术的发展，业内涌现了众多的自动驾驶数据集，具体如下表所示（源自nuScenes）。常用的单目目标检测数据集有KITTI、nuScenes、waymo等（nuScenes、waymo数据集较新，论文大多以KITTI数…
根据kitti的论文还有最近项目的经验，读取到的matrix每行有x，y，z，intensity，分别可以理解为前后距离（深度），左右偏移，上下偏移，激光反射强度。.每个文件的文件名，例如000000.bin，000000.png，label的000000.txt和calib的000000.txt都对应同一个场景（不知道该称作...
Sceneflow数据集是CVPR2016提出的，其目的就是构建一个大规模的数据集，用来训练深度立体匹配网络。以往的数据集（如kitti和middlebury）的训练图像都太少了，而sceneflow数据集提供了3万多对训练图像，这使得更深的深度网络能够得到充分的训练。
TORCSisahighlyportablemultiplatformcarracingsimulation.Itisusedasordinarycarracinggame,asAIracinggameandasresearchplatform.ItrunsonLinux(allarchitectures,32and64bit,littleandbigendian),FreeBSD,OpenSolaris,MacOSXandWindows(32and64bit).
KITTI数据集是一个用于自动驾驶场景下的计算机视觉算法测评数据集，由德国卡尔斯鲁厄理工学院（KIT）和丰田工业大学芝加哥分校（TTIC）共同创立。.包含场景：市区、乡村和高速公路.数据集组成：.立体图像和光流图:389对.视觉测距序列:39.2km.3D标注物体...
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TheKITTIVisionBenchmarkSuite和VisionmeetsRobotics:TheKITTIDataset两篇论文的内容,主要介绍KITTI数据集概述,数据采集平台,数据集详细描述,评价准则以及具体使用案例。本...
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在2D图像物体检测任务中,RCNN、FastRCNN、FasterRCNN以及刚发布的mask-RCNN等算法,对于单张图像物体检测均取得了较好的效果,对自动驾驶场景分析有着重要的作用,但是对于3D真实世界...
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据我们所知,PointRCNN是第一个通过仅使用原始点云作为输入进行3D对象检测的two-stage3D对象检测器。PointRCNN在KITTI数据集上进行了评估,并在提交时在所有已...
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嘿嘿，自动驾驶都喜欢用kitti来做训练学习吗?老实说还没玩过kitti，有机会可以多交流一下，我也想研究...
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