什么是kitti目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)？

對(duì)于KITTI目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)，僅僅評(píng)估目標(biāo)高度大于25pixel的預(yù)測(cè)結(jié)果，將易混淆的類別視為同一類以減少假陽(yáng)性 (false positives)率，并且使用41個(gè)等間距recall上的精確值的平均值近似計(jì)算分類器的AP。 對(duì)于物體方向預(yù)測(cè)，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(chǎng)景采集的真實(shí)圖像數(shù)據(jù)，每張圖像中最多達(dá)15輛車和30個(gè)行人，還有各種程度的遮擋與截?cái)唷?整個(gè)數(shù)據(jù)集由389對(duì)立體圖像和光流圖，39.2 km視覺(jué)測(cè)距序列以及超過(guò)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(duì)于3D物體檢測(cè)，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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