Mini-C 编译器 KAIST CS420 编译器设计 2015 Spring 20130598 郑允宗 如何使用 要求 Java Java 制作 get 柏油 设置 make install make make test 跑步 ./mcc tests/inputs/sample_avg.c ./mcc < input_file.c 取决于 JFlex 杯子 语义检查 这些被认为是错误： 使用未声明的变量。 在同一个作用域中声明同名变量。 非整数数组索引。 索引非数组变量。 使用没有索引的数组。 函数不返回值。 带有不兼容类型参数的函数调用（例如 int[]）。 这些会产生警告： 分配不同类型的值。 带有可转换类型参数的函数调用（例如，int 的 float）。 返回不同类型的值。 不同类型的表达式之间的算术/比较运算。 注意比较结果(>, <, >=,

本资源为KAIST数据集中的训练集进行清洗过后产生的7601张图片，并且对于部分标注效果较差的标签进行重新标注

KAIST行人数据集总共包括95328张图片，每张图片都包含RGB彩色图像和红外图像两个版本。总共包含103128个密集注释。数据集分别在白天和晚上捕获了包括校园、街道以及乡下的各种常规交通场景。图片大小为640×480。数据集总共分为12个文件夹set00-set11。前6个文件夹为训练集包含50187张图片，后6个文件夹为测试集包含45141张图片。 数据集的标签中包含person、people和cyclist三个类别。比较好区分的个体则被标注为person，不太好分辨的多个个体则被标注为people，骑行的人则被标注为cyclist。当标注的时候，连我们标注者都分不清那块区域到底是行人还是什么其他的物体时，则被标注为person? 由于原数据集样本标注效果较差，故有的论文作者对数据集进行了一定程度的重新标注，既对标注质量进行了提升，对于标签提升的是上述清洗过的数据集。

KAIST红外数据集，总共34G内容。

行人温度检测LSTM 使用KAIST多光谱行人检测基准数据集的LSTM实现

重要通知，我们的服务器正在维护中。 （2月7日14:30 KST〜2月8日17:00 KST）。 不便之处，敬请原谅。 KAIST多光谱行人检测基准 黄舜敏，Jaesik Park，Namil Kim，Yukyung Choi在RCV Lab的So Kweon中。 （KAIST）[] 我们开发了由彩色相机，热像仪和分束器组成的成像硬件，以捕获对齐的多光谱（RGB颜色+热像仪）图像。 使用此硬件，我们可以在白天和晚上捕获各种常规交通场景，以考虑光照条件的变化。 KAIST多光谱行人数据集包含从车辆中提取的95k色热对（640x480，20Hz）。 手动注释所有对（人，人，骑自行车的人），总计103,128个密集注释和1,182个唯一的行人。 注释包括边界框（如Caltech Pedestrian Dataset）之间的时间对应关系。 更多信息，请参见我们的CVPR 2015 [] [

本资源为KAIST数据集中的测试集集进行清洗过后产生的2252张图片，并且对于部分标注效果较差的标签进行重新标注。 数据是Jingjing Liu作者论文Improved annotations of test set of kaist的数据

set09_V000_visible_I00159.txt

kaist数据集测试标签

my_train_data.txt