KITTI Benchmark原理_距离误差百分数

著名数据集KITTI的评价计算标准论文及代码：

KITTI Benchmark的原理在附件paper中，具体的cpp实现在压缩包中。

Are we ready for Autonomous Driving?
The KITTI Vision Benchmark Suite
Andreas Geiger and Philip Lenz
Karlsruhe Institute of Technology Raquel Urtasun
Toyota Technological Institute at Chicago
{geiger,lenz}@kit.edu rurtasun@ttic.edu
Abstract
Today, visual recognition systems are still rarely em-
ployed in robotics applications. Perhaps one of the main
reasons for this is the lack of demanding benchmarks that
mimic such scenarios. In this paper, we take advantage
of our autonomous driving platform to develop novel chal-
lenging benchmarks for the tasks of stereo, optical flow, vi-
sual odometry / SLAM and 3D object detection. Our record-
ing platform is equipped with four high resolution video
cameras, a Velodyne laser scanner and a state-of-the-art
localization system. Our benchmarks comprise 389 stereo
and optical flow image pairs, stereo visual odometry se-
quences of 39.2 km length, and more than 200k 3D ob-
ject annotations captured in cluttered scenarios (up to 15
cars and 30 pedestrians are visible per image). Results
from state-of-the-art algorithms reveal that methods rank-
ing high on established datasets such as Middlebury per-
form below average when being moved outside the labora-
tory to the real world. Our goal is to reduce this bias by
providing challenging benchmarks with novel difficulties to
the computer vision community. Our benchmarks are avail-
able online at: www.cvlibs.net/datasets/kitti

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