常见Ai公开数据集收集

开始机器学习入门，经常需要找一些数据集进行训练练习，整理一下。

KITTI数据集

Kitti数据集是由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田技术研究院联合创办，是自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像(stereo)，光流(optical flow)，视觉测距(visual odometry),3D物体检测(object detection)和3D跟踪(tracking)等计算机视觉技术在车载环境下的性能。

KITTI包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像中最多达15辆车和30个行人，还有各种程度的遮挡与截断。整个数据集由389对立体图像和光流图，39.2 km视觉测距序列以及超过200k 3D标注物体的图像组成 ，以10Hz的频率采样及同步。总体上看，原始数据集被分类为‘Road’, ‘City’, ‘Residential’, ‘Campus’ 和‘Person’。对于3D物体检测，label细分为car, van, truck, pedestrian, pedestrian(sitting), cyclist, tram以及misc组成。
数据集大小：312MB～440GB不等