Autonomos vehicle dataset
Posted in Data Repository of ACES Mobility
KITTI Dataset
2021-2 자동차인공지능 수업에서 과제 및 프로젝트를 위해 제공되는 데이터셋임
본 데이터셋은 딥러닝 기반 검출 네트워크 학습 및 평가를 위해 KITTI에서 제공하는 라이다 및 이미지 데이터와 라벨 데이터로 구성되어있음
Data Labels
학습 및 평가를 위한 라벨 데이터는 아래와 같은 구성으로 되어있음
제공된 파일은 txt 파일이며 객체의 종류와 이미지 학습을 위한 픽셀 단위의 박스 크기 및 위치, 라이다 학습 위한 미터 단위의 박스의 크기 및 위치를 제공함
* Label data format description(Source : http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php?obj_benchmark=3d)
#Values Name Description
----------------------------------------------------------------------------
1 type Describes the type of object: 'Car', 'Van', 'Truck',
'Pedestrian', 'Person_sitting', 'Cyclist', 'Tram',
'Misc' or 'DontCare'
1 truncated Float from 0 (non-truncated) to 1 (truncated), where
truncated refers to the object leaving image boundaries
1 occluded Integer (0,1,2,3) indicating occlusion state:
0 = fully visible, 1 = partly occluded
2 = largely occluded, 3 = unknown
1 alpha Observation angle of object, ranging [-pi..pi]
4 bbox 2D bounding box of object in the image (0-based index):
contains left, top, right, bottom pixel coordinates
3 dimensions 3D object dimensions: height, width, length (in meters)
3 location 3D object location x,y,z in camera coordinates (in meters)
1 rotation_y Rotation ry around Y-axis in camera coordinates [-pi..pi]Vehicle frame
X-axis : positive forwards
Y-axis : positive to the left
Z-axis : positive upwards.
Sensor frame
각 센서의 장착 위치 및 좌표계는 아래 그림과 같음


(Source : http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/setup.php)
KITTI의 라이다 데이터는 64채널 데이터이며 .bin 파일로 제공
bin 파일에는 x,y,z,intensity 값이 포함
KITTI의 이미지 데이터는 .png 파일로 제공
이미지 크기는 1224x370