LOCO：上下文中的物流对象 LOCO是第一个用于物流的场景理解数据集，涉及检测特定于物流的对象的问题。 使用低成本相机在物流环境中行走时捕获图像。 我们目前提供在5种物流环境中捕获的37,988张图像，其中5593张图像被手动注释，从而产生152,421条注释。 带注释的类包括叉车，码垛车，货盘，小型装载机和釜馏物。 有关更多详细信息，请参阅我们的。 如果您使用LOCO进行研究，请考虑引用我们的工作（ ）。 数据集 数据 带注释的数据集可在下载。 此外，我们还在提供其他数据（未注释）。 注解 注释以存储在rgb/loco-all-v1.json 。 为了易于使用，我们还为每个子集提供了单独的注释文件。 学分和引用方式 没有包括Dimitrij-Marian Holm，Benjamin Molter，Nikolai Ruof和Mubashir Hanif在内的出色团队以及所有辛勤工作的

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RGBD转三菱 从RGBD图像生成Mitsuba场景的脚本。 要求 深度图（exr） 彩色图像（png） 环境地图 相机内在要素 依存关系 Pymeshlab 的OpenCVPython的 的open3d 依赖关系在requirements.txt中指定。 结果 彩色图像 渲染图像

国家标准 道路车辆-基于场景的自动驾驶系统安全性评估框架

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