KITTI数据集解析和可视化
简介
KITTI数据集是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像、光流、视觉测距、3D物体检测和3D跟踪等计算机视觉技术在车载环境下的性能。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。
数据集内容
- 图像数据：包含训练集和测试集的彩色图像数据。
- 点云数据：包含训练集和测试集的激光雷达点云数据。
- 相机矫正数据：包含每一帧的外参数据。
- 标签数据：包含训练集的标注信息。
数据集结构
数据集按照官方给出的组织方法排布，主要包含以下目录：
- ImageSets：包含数据集列表信息，如训练集、测试集和验证集的列表。
- testing：包含测试集的校准数据、图像数据和点云数据。
- training：包含训练集的校准数据、图像数据、标签数据和点云数据。
使用方法
- 下载数据集：从提供的下载链接下载数据集文件。
- 解压文件：将下载的压缩包解压到指定目录。
- 组织数据：按照数据集结构组织解压后的文件。
- 可视化：使用CloudCompare软件或PCL库对点云数据进行可视化。
注意事项
- 数据集文件较大，建议使用百度网盘下载链接以提高下载速度。
- 解压分包文件时，需先将所有分包文件合并后再进行解压。
参考
更多详细信息和使用方法，请参考KITTI数据集解析和可视化文章。