失物招领数据集免费

JSAI 232 2021-08-24 机器视觉

资源介绍

失物招领数据集 (http://ds.jsai.org.cn/) 机器视觉 第1张

LostandFound 数据集解决了检测路上通常由货物丢失造成的意外小障碍物的问题。

该数据集包括 112 个立体声视频序列,具有 2104 个带注释帧(从记录的数据中大约每十分之一帧选取一帧)。

论文引用:

Peter Pinggera, Sebastian Ramos, Stefan Gehrig, Uwe Franke, Carsten Rother, Rudolf Mester, "Lost and Found: Detecting Small Road Hazards for Self-Driving Vehicles", Proceedings of IROS 2016, Daejeon, Korea. Link to the paper

数据使用许可协议:

许可证.txt

失物招领数据集 (http://ds.jsai.org.cn/) 机器视觉 第2张 gtCoarse.zip (37MB) annotations for train and test sets
(2104 annotated images)
失物招领数据集 (http://ds.jsai.org.cn/) 机器视觉 第3张 leftImg8bit.zip(6GB) left 8-bit images - train and test set
rightImg8bit.zip (6GB) right 8-bit images - train and test set
失物招领数据集 (http://ds.jsai.org.cn/) 机器视觉 第4张 leftImg16bit.zipl (17GB) right 16-bit images - train and test set
(2104 images)
rightImg16bit.zip (17GB) right 16-bit images - train and test set
(2104 images)
失物招领数据集 (http://ds.jsai.org.cn/) 机器视觉 第5张 disparity.zip (1.4GB) depth maps using Semi-Global Matching for
train and test set (2104 images)
timestamp.tgz (50kB) timestamps for train and test sets
camera.zip (1MB) Intrinsic and extrinsic camera parameters for
train and test sets
vehicle.zip (1MB) vehicle odometry data (speed and yaw rate)
for train and test sets

 

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