如何获取kitti数据集中用于深度预测的密集地面真相图像?

aca06

例如,假设这是输入图像:

输入图像

这是下载的原始地面真理:

GT

但是在所有论文中它们都显示如下:

热图

我如何获得最后一个?

多尔敦

为了获得密集的深度图,您需要对Lidar数据(下载的地面真实数据)运行深度修复/深度完成方法。

我建议您看看以下内容:

https://github.com/balcilar/DenseDepthMap

https://gist.github.com/ialhashim/be6235489a9c43c6d240e8331836586a

同样,根据KITTI深度完成基准进行的工作可能会有所帮助:

http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_depth.php?benchmark=depth_completion

本文收集自互联网,转载请注明来源。

如有侵权,请联系[email protected] 删除。

编辑于
0

我来说两句

0条评论
登录后参与评论

相关文章

来自分类Dev

用于预测建模的地面真相和特征提取

来自分类Dev

如何为深度学习训练数据集创建地面真相边界框?

来自分类Dev

如何从稀疏深度数据中获取深度图像?

来自分类Dev

MNIST 数据集中用于图像分类的关键特征是什么

来自分类Dev

如何比较基础知识和深度学习的预测图像

来自分类Dev

使用Numpy将分段的地面真相有效地转换为轮廓图像

来自分类Dev

深度学习:如何使用 skLearn 缩放预测数据 - MinMaxScaler()

来自分类Dev

图像的色相图

来自分类Dev

如何验证 TensorFlow 数据集中的图像?

来自分类Dev

在Rstudio中用于预测Arima模型的代码

来自分类Dev

在Rstudio中用于预测Arima模型的代码

来自分类Dev

如何从排序集中获取最新数据?

来自分类Dev

如何从张量流数据集中获取标签

来自分类Dev

如何从排序集中获取最后的数据?

来自分类Dev

如何使用python在keras中输入用于类预测的图像

来自分类Dev

获取Matlab中用于MRI数据的点的像素位置

来自分类Dev

从数据集中获取数据

来自分类Dev

从一个数据集中获取R中多个模型的预测

来自分类Dev

如何使图像仅在地面上跳跃?

来自分类Dev

使用自定义Keras数据生成器和损失函数时,地面真相标签的形状(无,无)

来自分类Dev

TensorFlow二进制图像分类:预测数据集中每个图像的每个类别的概率

来自分类Dev

数据集中的最小行数,以进行准确的预测

来自分类Dev

预测值不在数据集中

来自分类Dev

如何获取图像(文件中)的通道数(颜色深度)?

来自分类Dev

如何获取一百万行数据集中的数据范围

来自分类Dev

如何将预测值映射到数据集中的唯一ID?

来自分类Dev

如何从数据集中任意提取特定的图像子集?

来自分类Dev

如何从 CCfits 获取图像数据

来自分类Dev

如何正确获取图像数据?

Related 相关文章

  1. 1

    用于预测建模的地面真相和特征提取

  2. 2

    如何为深度学习训练数据集创建地面真相边界框?

  3. 3

    如何从稀疏深度数据中获取深度图像?

  4. 4

    MNIST 数据集中用于图像分类的关键特征是什么

  5. 5

    如何比较基础知识和深度学习的预测图像

  6. 6

    使用Numpy将分段的地面真相有效地转换为轮廓图像

  7. 7

    深度学习:如何使用 skLearn 缩放预测数据 - MinMaxScaler()

  8. 8

    图像的色相图

  9. 9

    如何验证 TensorFlow 数据集中的图像?

  10. 10

    在Rstudio中用于预测Arima模型的代码

  11. 11

    在Rstudio中用于预测Arima模型的代码

  12. 12

    如何从排序集中获取最新数据?

  13. 13

    如何从张量流数据集中获取标签

  14. 14

    如何从排序集中获取最后的数据?

  15. 15

    如何使用python在keras中输入用于类预测的图像

  16. 16

    获取Matlab中用于MRI数据的点的像素位置

  17. 17

    从数据集中获取数据

  18. 18

    从一个数据集中获取R中多个模型的预测

  19. 19

    如何使图像仅在地面上跳跃?

  20. 20

    使用自定义Keras数据生成器和损失函数时,地面真相标签的形状(无,无)

  21. 21

    TensorFlow二进制图像分类:预测数据集中每个图像的每个类别的概率

  22. 22

    数据集中的最小行数,以进行准确的预测

  23. 23

    预测值不在数据集中

  24. 24

    如何获取图像(文件中)的通道数(颜色深度)?

  25. 25

    如何获取一百万行数据集中的数据范围

  26. 26

    如何将预测值映射到数据集中的唯一ID?

  27. 27

    如何从数据集中任意提取特定的图像子集?

  28. 28

    如何从 CCfits 获取图像数据

  29. 29

    如何正确获取图像数据?

热门标签

归档