DeepLoc 是一个大规模的城市户外定位数据集。该数据集目前由一个场景组成,横跨 110 x 130 米的区域,机器人以不同的驾驶模式多次穿行。
此外,该数据集为每张图片提供了 10 个类别的像素化语义分割标注。该数据集分为训练和测试两部分,其中训练集包括 2,737 幅图像,测试集包括 1,173 幅图像。该数据集还包含全球 GPS/INS 数据和 LiDAR 测量。
这个数据集对于基于视觉的应用来说是非常具有挑战性的,如全局定位、相机重新定位、语义分割、视觉里程学和环形闭合检测,因为其包含大量的照明、天气变化、重复的结构、反射和透明的玻璃建筑。
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