用于KITTI / NuScenes对象检测的第二个用于KITTI / NuScenes对象检测的第二个（1.6.0 Alpha）SECOND检测器。 “ Alpha”表示可能存在许多错误，配置格式可能会更改，spconv API可能会更改。 仅支持python 3.6 +，pytorch 1.0.0+。 在Ubuntu 16.04 / 18.04 / Windows 10中进行了测试。如果要训练nuscenes数据集，请参见此内容。 新闻2019-4-1：SECOND V1.6.0alpha发布：新数据API，NuScenes支持，PointPillars支持，fp16和multi-gpu支持。 2019-3-21：SECOND V1.5.1（较小的改进和错误修复）发布了！ 2019-1-20：

在Keras框架下，训练faster-rcnn网络，对kitti数据集中pedestrian，car目标进行识别

下载自TUM的数据集，应该是最小的一个了，希望对大家有用

介绍：https://blog.csdn.net/zhaohaowu/article/details/122912648

数据小样

KITTI 2012/2015双目立体匹配(stereo matching)数据集百度云下载-附件资源

kitti-depth数据集，用于自动驾驶、目标检测、深度学习 一定要凑一下字数才能上传，我也不知道该怎么凑字数

kitti-velodyne-viewer 用单个文件查看带有边界框标签的kitti激光雷达点云。 要求 该代码需要和python 3.x 数据集 下载KITTI 3D对象检测数据并组织文件夹，如下所示： dataset/KITTI/object/ velodyne/ training/ 000003.bin testing/ calib/ training/ 000003.txt testing/ label/ training/ 000003.txt testing/

KiTTI数据处理和3D CNN用于车辆检测 用于车辆检测的3D CNN 使用PointCloud数据进行车辆检测的3D全卷积网络参考：点云中用于车辆检测的3D全卷积网络 主文件是“ model_01_deconv.py” 数据加载功能为“ input_velodyne.py” 示例（3D边界框：8个顶点）不执行NMS 需求 Python 张量流 ROS Python-PCL（如果不使用pcl，请在input_velodyne.py中注释掉相关代码 KiTTI数据处理 数据集是KITTI 3D对象检测数据集 Velodyne PointCloud 培训标签 校准

在研究深度估计算法时，需要用到的kitti数据集，但是通过官网一次一次点击太麻烦，为此提供了linux和python环境下 kitti raw data自动下载程序，供大家使用。