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SLAM或视觉里程计

  1. TUM RGB-D数据集

自带Ground-truth轨迹与测量误差的脚本(python写的,还有一些有用的函数)。
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  1. KITTI数据集
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著名的室外数据集,包括单目视觉 ,双目视觉, velodyne, POS 轨迹。

  1. Oxford数据集
    含有一些Fabmap相关的数据集,用来验证闭环检测的算法。室外场景。

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  1. ICL-NUIM数据集
    RGB-D数据集,室内向。提供ground-truth和odometry。

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语义SLAM和语义分割:

  1. NYU RGB-D 数据集
    使用Kinect捕获的室内数据集,提供语义标签。

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  1. NYUDv2

包括TUM RGB-D中缺失的起居室,厨房和卧室场景,专注于办公室的桌子,物品和人物。
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  1. ScanNet 数据集

由1500个室内RGB-D扫描组成,其中包含3D相机姿态,表面重建和与多个对象类别相关的网格分割。

  1. PASCAL VOC2012 数据集

由1500个室内RGB-D扫描组成,其中包含3D相机姿态,表面重建和与多个对象类别相关的网格分割。 这种注释使我们能够通过

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  1. PASCAL Context
    数据是基于PASCAL VOC 2010做的标记
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  2. MS COCO

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7.PASCAL-Part Dataset

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8.SYNTHIA
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计算机合成的城市道路驾驶环境的像素级标注的数据集。

9.Cityscapes
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该数据集是自动驾驶相关方面的数据集,重点关注于像素级的场景分割和实例标注。

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    推荐一个机器学习常用数据集下载网址,LIIBSVM 数据集已经处理好的,可以直接用.

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