kitti对象评估python 在python中快速进行kitti对象检测评估（在不到10秒的时间内完成评估），支持2d / bev / 3d / aos。 ，支持可可式AP。 如果使用命令行界面，numba需要一些时间来编译jit函数。 警告：“ coco”不是官方指标。 仅“ AP（平均精度）”是。 依存关系 仅支持python 3.6+，需要numpy ， skimage ， numba ， fire和scipy 。 如果您有Anaconda，只需在anaconda中安装cudatoolkit 。 否则，请参考此为numba设置llvm和cuda。 通过conda安装： conda install -c numba cudatoolkit=x.x (8.0, 9.0, 10.0, depend on your environment) 用法 命令行界面： python

搅拌机 关于 该存储库包含一些代码，这些代码用于创建大型粒子集合（体素网格，点云）以及Blender中的颜色信息。 blender-kitti有两个目标： 创建的对象是精确的，这意味着所有粒子均在其定义的位置创建，并且所有颜色均具有指定的确切RGB值。 所有颗粒均可单独着色。 成绩单的表现是可以接受的。 创建100k点云的时间不应超过一秒钟。 这些品质一起使blender-kitti可以从KITTI数据集（因此而得名）或相关数据集中渲染大规模数据。 当涉及到可视化时，每个人都有不同的用例。 因此，这不是万能的解决方案，而是可以适用于各个用例的一系列技术。 有示例代码可以渲染上面的演示图像。 使用它来验证您的安装是否有效，并以此作为修改的起点。 安装到Blender的捆绑Python中 # Wherever your Blender installation is located.

8MATLAB代码为单目视觉测程与KITTI数据集。该方法的目的是利用连续图像之间丰富的信息关系，并利用最小的硬件，即单目视觉传感器来弥补错误的测距传感器。在这个项目中，我们实现了每个图像的特征检测、特征提取和特征匹配方法。还实现了单目视觉测程的流水线，并在KITTI数据集上测试了我们的实现。

3D车辆检测中的KITTI数据集，包括车辆图片、激光 图片、TXT标注文件

create_KITTI_dataset以及create_ourdata

3D对象追踪 项目描述 该项目的目的是使用来自KITTI Vision Benchmark Suite的摄像机和激光雷达数据序列来估计自动驾驶汽车的碰撞时间。 对于相机图像，我们使用深度学习（YOLO）检测对象，并根据关键点检测，描述和匹配的输入跟踪这些对象。 我们使用YOLO边界框作为参考，将摄像机图像中的区域与3D空间中的激光雷达点相关联。 本地运行的依赖项 cmake> = 2.8 所有操作系统： make> = 4.1（Linux，Mac），3.81（Windows） Linux：大多数Linux发行版默认都安装了make Mac： Windows： OpenCV> = 4.1 必须使用-D OPENCV_ENABLE_NONFREE=ON cmake标志从源代码进行编译，以测试SIFT和SURF检测器。 OpenCV 4.1.0源代码可以在找到 gcc / g ++>

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

用于kitti数据集的LeGO-LOAM 该存储库包含LeGO-LOAM的修改后的代码，可通过kitti数据集运行和评估。 运行代码时，您将以KITTI地面格式获取LeGO-LOAM的轨迹结果，并且可以通过EVO-eval套件使用KITTI地面真实结果直接评估结果。 希望对您有所帮助，特别是对于那些不熟悉ROS和LOAM的用户。 相依性 （经靛蓝和动力学测试） （乔治亚州技术平滑和映射库，4.0.0-alpha2） wget -O ~/Downloads/gtsam.zip https://github.com/borglab/gtsam/archive/4.0.0-alpha2.zip cd ~/Downloads/ && unzip gtsam.zip -d ~/Downloads/ cd ~/Downloads/gtsam-4.0.0-alpha2/ mkdir bu

主要用于测试多传感器融合效果，数据量比较大，不建议在虚拟机上跑。解压后需要选择一下所需的bag

2011_09_26_drive_0005文件内容包括2011_09_26_calib.zip、2011_09_26_drive_0005_sync.zip、2011_09_26_drive_0005_tracklets.zip、2011_09_26_drive_0119_extract.zip(标定实验数据)供有兴趣研究kitti数据集格式的兄弟学习