基蒂特征分裂
基蒂特征分裂
提问于 2020-08-20 19:54:00
我想知道基蒂·艾根的分裂是什么。为什么它被用于深度估计？我正在为我的计算机视觉研究使用Kitti数据集。然而，我是一个计算机视觉术语初学者。
谢谢,
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-08-20 20:50:37
我已经搜索了一点谷歌，我发现埃根·斯普利特是报纸上的一个术语：
大卫·艾根，ChristianPuhrsch，andRobFergus.Depth用多尺度深层网络从一幅图像中预测地图.载于国家实施计划*2014，第2366-2374页。
下面是关于基蒂·斯普利特和艾根·斯普利特的简短总结：
基蒂-原始数据集包含42,382个立体图像对，分为61个场景.图像大小为1242×375。
在上面的论文中，他们用两种方式分裂了Kitti：
基蒂·斯普利特：
28个场景-测试。
33个场景-培训和验证。
29,000次图像->培训
1,159幅图像->验证
艾根·斯普利特：
29个场景-测试。
32个场景-培训和验证。
22,600张图像->培训
888幅图像->验证
Stack Overflow用户
发布于 2020-09-10 15:48:02
正如你在自己的答案中所写的，特征分裂是由艾根等人提出的。并被随后的工作所使用，以便能够以公平的方式与它们的结果相关联。据我所知，这个分割包含697个测试图像。请参阅这个文件的详尽列表。您应该在原始KITTI数据集中找到所有条目。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/63512296
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