KITTI（Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago）數據集是計算機視覺和自動駕駛領域中最廣泛使用的基準數據集之一。它由德國卡爾斯魯厄理工學院和美國芝加哥豐田技術研究所聯合發布，旨在推動自動駕駛和移動機器人感知技術的發展。 

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📦 數據集概覽

KITTI 數據集通過在德國卡爾斯魯厄市及其周邊地區（包括城市、鄉村和高速公路）駕駛配備多種傳感器的車輛采集而成，涵蓋了多種真實交通場景。

📷 傳感器配置
? 立體攝像頭：高分辨率 RGB 和灰度圖像，用于立體視覺和圖像處理任務。
? 3D 激光雷達（Velodyne HDL-64E）：提供精確的三維點云數據。
? GPS 和 IMU：提供高精度的定位和姿態信息。  

所有數據都經過同步和校準，確保多傳感器數據的一致性。 

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🧪 支持的任務與基準測試

KITTI 數據集支持多種計算機視覺任務，并為每個任務提供了標準的評估基準：
? 立體匹配（Stereo Matching）：估計圖像對之間的視差，用于深度計算。
? 光流估計（Optical Flow）：計算圖像序列中像素的運動。
? 視覺里程計（Visual Odometry）：估計相機在空間中的移動軌跡。
? 2D/3D 目標檢測（Object Detection）：識別和定位圖像中的物體，如車輛、行人等。
? 目標跟蹤（Object Tracking）：在視頻序列中跟蹤物體的運動。
? 語義分割（Semantic Segmentation）：對圖像中的每個像素進行分類。

每個任務都有相應的評估指標和在線評估平臺，方便研究人員比較算法性能。 

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📊 數據規模與注釋
? 圖像數量：約 15,000 張圖像，分為訓練集和測試集。
? 注釋信息：包括 2D 和 3D 邊界框、物體類別、姿態信息等。
? 物體類別：涵蓋 9 個類別，如汽車、行人、騎自行車者、卡車等。  

例如，目標檢測任務包含 7,481 張訓練圖像和 7,518 張測試圖像，共標注了 51,865 個物體實例。 
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🔄 擴展數據集

為了滿足更復雜的研究需求，KITTI 數據集還衍生出多個擴展版本：
? SemanticKITTI：在原始點云數據上添加了逐點的語義標簽，支持語義分割任務。
? KITTI-360：提供更廣泛的場景覆蓋和更豐富的語義注釋，支持 2D 和 3D 場景理解。 

這些擴展數據集進一步豐富了研究領域，促進了更高級別的感知和理解任務的發展。

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📥 獲取方式

KITTI 數據集可通過官方網站免費下載，需先注冊賬號：

🔗 KITTI 官方網站

此外，部分數據集也可通過 AWS 開放數據注冊表 訪問，方便在云平臺上進行處理。