computer-vision - 基蒂特征分裂

Question

我想知道什么是Kitti Eigen Split。为什么在深度估计中使用它？我正在使用 Kitti 数据集进行计算机视觉研究。但是，我是计算机视觉术语的初学者。

谢谢，

Answer 1

我在 google 上搜索了更多，发现 Eigen Split 是论文中的一个术语：

David Eigen、ChristianPuhrsch 和 RobFergus。使用多尺度深度网络从单个图像进行深度图预测。在 NIPS*2014，第 2366-2374 页。

这里是关于 Kitti Split 和 Eigen Split 的简要总结：

KITTI-Raw 数据集包含 42,382 对立体图像，分为 61 个场景。图像尺寸 1242×375。

在上面的论文中，他们以两种方式拆分了 Kitti：

基蒂分裂：

28 个场景 - 测试。

33 个场景 - 训练和验证。

29,000 张图片 -> 训练

1,159 张图片 -> 验证

特征分裂：

29 个场景 - 测试。

32 个场景 - 训练和验证。

22,600 张图片 -> 训练

888 张图片 -> 验证

Answer 2

正如您在自己的答案中所写，Eigen 拆分是 Eigen 等人提出的拆分。并被后续作品使用，以便能够以公平的方式与其结果相关联。据我所知，这个拆分包含 697 个测试图像。请参阅此文件以获取详尽列表。您应该在原始 KITTI 数据集中找到所有条目。