视频图matlab代码
2022-02-12 15:27:19
2.09MB
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Are we ready for Autonomous Driving?The KITTI Vision Benchmar
2022-02-11 09:03:31
855KB
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KITTI is provided by Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute.本数据集由卡尔斯鲁厄理工学院和丰田工业大学提供。
kitti.py
kitti_test.py
2022-01-25 22:51:46
4KB
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根据语义或实例分割的结果可视化KITTI数据集点云，为不同类别或不同的实例赋予不同的颜色，适合论文作图
2022-01-10 18:20:21
1.06MB
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loam_velodyne_kitti_ros
该软件包是LOAM算法的ROS Indigo版本的修改副本，可与KITTI数据集一起使用：
在以下方面进行了主要更改：
scanRegistration.cpp重命名为scanRegistrationKittiROS.cpp
通过读取.bin文件并将其转换为点云数据来发布该文件末尾的KITTI数据集。
此外，每个.bin文件中的点云以较低的速率（4 Hz，取决于计算机的速度）发布。 这样做是因为在我的计算机上进行的实验中，LiDAR的原始速率使LOAM算法掉落了一些点云，从而导致了不正确的轨迹。
此外，由于KITTI数据集没有失真，因此对transformToEnd（）和transformToStart（）函数进行了修改。
Velodyne HDL-64环的分离已根据
在构建项目之前，重要的是要考虑KITTI Datas
2022-01-05 22:23:08
68KB
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免注册可直接下载KITTI数据集 (ITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，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)
2021-12-24 16:04:13
13KB
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KITTI Object Detection and Tracking Geometry Definitions Doc
2021-12-22 11:39:17
87KB
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UNet：使用PyTorch进行语义分割
使用Cityscapes和Kitti数据集
用法
注意：使用Python 3.6或更高版本
预言
训练好模型并将其保存到MODEL.pth后，您可以通过CLI轻松测试图像上的输出蒙版。
要预测单个图像并保存，请执行以下操作：
python predict.py -i image.jpg -o output.jpg
要预测多幅图像并显示它们而不保存它们，请执行以下操作：
python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save
> python predict.py -h
usage: predict.py [-h] [--model FILE] --input INPUT [INPUT ...]
[--output INPUT [INPUT
2021-12-04 13:35:47
12.66MB
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视觉里程表
这是在上的OpenCV 3.4实现。
方法
2D-2D单眼VO和2D-3D立体声VO 实施细节
编译
在2目录中：
mkdir build
cd build
cmake ..
make
跑步
编译后，直接在构建中单核细胞增多症
./vo [sequence ID] [dataset directory]
立体声
./vo [sequence ID] [max frame] [optimize frame] [dataset directory]
表现
2021-12-03 17:54:53
552KB
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