什么是kitti目标检测任务？

对于KITTI目标检测任务，仅仅评估目标高度大于25pixel的预测结果，将易混淆的类别视为同一类以减少假阳性 (false positives)率，并且使用41个等间距recall上的精确值的平均值近似计算分类器的AP。 对于物体方向预测，文献 [1] 提出了一种新颖的方法：平均方向相似性，Average Orientation Similarity (AOS)。

什么是kitti？

KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中最多达15辆车和30个行人，还有各种程度的遮挡与截断。 整个数据集由389对立体图像和光流图，39.2 km视觉测距序列以及超过200k 3D标注物体的图像组成 [1] ，以10Hz的频率采样及同步。总体上看，原始数据集被分类为’Road’, ’City’, ’Residential’, ’Campus’ 和 ’Person’。对于3D物体检测，label细分为car, van, truck, pedestrian, pedestrian (sitting), cyclist, tram以及misc组成。

kitti数据集有哪些样本？

图-3展示了KITTI数据集的典型样本，分为 ’Road’, ’City’, ’Residential’, ’Campus’ 和’Person’五类。 原始数据采集于2011年的5天，共有180GB数据。

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