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KITTI 计算机视觉数据集｜20 万 + 3D 标注物体自动驾驶算法评测
核心内容
KITTI 是自动驾驶场景专用计算机视觉算法评测数据集，2013 年由德国卡尔斯鲁厄理工学院与丰田美国技术研究院联合发布，配套论文《Vision meet Robotics：The KITTI Dataset》，广泛用于立体图像、光流、视觉测距、3D 物体检测、3D 追踪等算法验证。数据集覆盖市区、乡村、高速等真实路况，单图含最多 15 辆车、30 个行人，含不同遮挡与截断样本；含 389 对立体图像与光流图、39.2km 视觉测距序列、超 20 万个 3D 标注物体，10Hz 同步采样。原始数据分 Road、City、Residential、Campus、Person 五类；3D 检测标注含 car、van、truck、pedestrian、pedestrian (sitting)、cyclist、tram、misc 共 8 类目标，适配自动驾驶感知算法训练与评测。
覆盖范围
场景：市区 / 乡村 / 高速 / 校园 / 居住区全路况
任务：立体视觉、光流估计、视觉测距、3D 目标检测、3D 目标跟踪
标注：车辆、行人、骑行者、电车等 8 类 3D 框标注，含遮挡 / 截断属性
规模：20 万 + 3D 标注物体、389 对立体图、39.2km 测距序列
可用途径
自动驾驶感知算法研发、验证、 benchmark 评测
计算机视觉 3D 检测、跟踪、立体视觉、光流算法训练
高校科研、实验室项目、竞赛数据集、论文实验数据支撑
无人车、机器人视觉、智能驾驶辅助系统算法迭代
KITTI 计算机视觉算法评测数据集.zip
(5.85 MB, 需要: RMB 5 元)
京公网安备 11010802022788号
