计算机视觉算法评测KITTI数据集：自动驾驶感知预测定位SLAM训练验证数据


（约60GB的文件数据库）

KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry)，3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中最多达15辆车和30个行人，还有各种程度的遮挡与截断。整个数据集由389对立体图像和光流图，39.2 km视觉测距序列以及超过200k 3D标注物体的图像组成[1] ，以10Hz的频率采样及同步。总体上看，原始数据集被分类为’Road’, ’City’, ’Residential’, ’Campus’ 和 ’Person’。对于3D物体检测，label细分为car, van, truck, pedestrian, pedestrian(sitting), cyclist, tram以及misc组成。 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


KITTI是目前自动驾驶领域最重要的测试集之一，KITTI主要是针对自动驾驶领域的图像处理技术，主要应用在自动驾驶感知和预测方面，其中也涉及定位和SLAM技术。
对于从KITTI数据集官网下载的各个分任务的数据集，其文件组织形式较为简单。以Object detection为例，下图是Object Detection Evaluation 2012标准数据集中left color images文件的目录结构，样本分别存储于testing和training数据集。


data_object_image_2
|── testing
│ └── image_2
└── training
└── image_2
KITTI数据集为摄像机视野内的运动物体提供一个3D边框标注（使用激光雷达的坐标系）。该数据集的标注一共分为8个类别：’Car’, ’Van’, ’Truck’, ’Pedestrian’, ’Person (sit- ting)’, ’Cyclist’, ’Tram’ 和’Misc’ (e.g., Trailers, Segways)。论文[2] 中说明了3D标注信息存储于date_drive_tracklets.xml，每一个物体的标注都由所属类别和3D尺寸（height，weight和length）组成。当前数据集的标注存于每种任务子数据集的label文件夹中，稍有不同。