数据集官网下载地址:
http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d
3D目标检测数据集由7481个训练图像和7518个测试图像以及相应的点云数据组成,包括总共80256个标记对象。
上图红色框标记的为我们需要的数据,分别是彩色图像数据(12GB)、点云数据(29GB)、相机矫正数据(16MB)、标签数据(5MB)。其中彩色图像数据、点云数据、相机矫正数据均包含training(7481)和testing(7518)两个部分,标签数据只有training数据。
需要填写邮箱,然后会给发送下载链接(但是很慢)!!!
可以通过—KITTI数据集下载(百度云)
https://blog.csdn.net/u013086672/article/details/103910266
其中,point representation、Voxel representation、graph representation的详解见参考链接7。
KITTI数据集的数据采集平台装配有2个灰度摄像机,2个彩色摄像机,一个Velodyne 64线3D激光雷达,4个光学镜头,以及1个GPS导航系统。
为了生成双目立体图像,相同类型的摄像头相距54cm安装。由于彩色摄像机的分辨率和对比度不够好,所以还使用了两个立体灰度摄像机,它和彩色摄像机相距6cm安装。为了方便传感器数据标定,规定坐标系方向如下:
• Camera: x = right, y = down, z = forward
• Velodyne: x = forward, y = left, z = up
• GPS/IMU: x = forward, y = left, z = up
(雷达采集数据时,是绕着竖直轴旋转扫描,只有当雷达旋转到与相机的朝向一致时会触发相机采集图像。不过在这里无需关注这一点,直接使用给出的同步且校准后的数据即可,它已将雷达数据与相机数据对齐,也就是可以认为同一文件名对应的图像数据与雷达点云数据属于同一个场景。)
应该是:
由上图可知,这是一个简单的相似三角形关系,从而得到
但是,图像的像素坐标系原点在左上角,而上面公式假定原点在图像中心,为了处理这一偏移,设光心在图像上对应的像素坐标为(cx,cy),则
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