SLAM或视觉里程计_语义SLAM和语义分割_Computer Vision 数据集

SLAM或视觉里程计

1. TUM RGB-D数据集

自带Ground-truth轨迹与测量误差的脚本（python写的，还有一些有用的函数）。

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2. KITTI数据集
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著名的室外数据集，包括单目视觉 ,双目视觉, velodyne, POS 轨迹。

3. Oxford数据集
含有一些Fabmap相关的数据集，用来验证闭环检测的算法。室外场景。

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4. ICL-NUIM数据集
RGB-D数据集，室内向。提供ground-truth和odometry。

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语义SLAM和语义分割：

1. NYU RGB-D 数据集
使用Kinect捕获的室内数据集，提供语义标签。

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2. NYUDv2 

包括TUM RGB-D中缺失的起居室，厨房和卧室场景，专注于办公室的桌子，物品和人物。
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3. ScanNet 数据集

由1500个室内RGB-D扫描组成，其中包含3D相机姿态，表面重建和与多个对象类别相关的网格分割。 

4. PASCAL VOC2012 数据集

由1500个室内RGB-D扫描组成，其中包含3D相机姿态，表面重建和与多个对象类别相关的网格分割。 这种注释使我们能够通过

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5. PASCAL Context
数据是基于PASCAL VOC 2010做的标记

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6. MS COCO

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7.PASCAL-Part Dataset

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8.SYNTHIA
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计算机合成的城市道路驾驶环境的像素级标注的数据集。