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    大盘点|三维视觉与自动驾驶数据集(40个)

    简介: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,以10Hz的频率采样及同步。对于3D物体检测,label细分为car, van, truck, pedestrian, pedestrian(sitting), cyclist, tram以及misc。

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    U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

    人们普遍认为,深度网络的成功训练需要数千个带注释的训练样本。在本文中,我们提出了一种网络和训练策略,它依赖于数据扩充的强大使用,以更有效地使用可用的带注释的样本。该体系结构由捕获上下文的收缩路径和支持精确定位的对称扩展路径组成。我们证明这样的网络可以从非常少的图像端到端的训练,并且在ISBI挑战中在电子显微镜栈中神经结构的分割上胜过先前的最佳方法(滑动窗口卷积网络)。我们使用相同的网络训练透射光学显微镜图像(相位对比和DIC),在2015年ISBI细胞跟踪挑战赛中,我们在这些类别中获得了巨大的优势。此外,网络速度很快。在最近的GPU上,512x512图像的分割需要不到一秒的时间。

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