基蒂自己分裂
Kitti Eigen Split
我想知道什么是 Kitti Eigen Split。为什么它用于深度估计？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，
我搜索了 google 一点，发现 Eigen Split 是论文中的一个术语：
David Eigen, ChristianPuhrsch,andRobFergus.Depth map prediction from a
single image using a multi-scale deep network. In NIPS*2014, pages
2366–2374.
这里是关于 Kitti Split 和 Eigen Split 的简要总结：
KITTI-Raw 数据集包含 42,382 个立体图像对，分为 61 个场景。图片尺寸 1242×375.
在上面的论文中，他们以两种方式拆分了 Kitti：
Kitti Split:
28 个场景 - 测试。
33 个场景 - 训练和验证。
29,000 张图像 -> 训练
1,159 张图像 -> 验证
Eigen Split:
29 个场景 - 测试。
32 个场景 - 训练和验证。
22,600 张图像 -> 训练
888 张图像 -> 验证
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他们的结果相关联。据我所知，这个拆分包含 697 个测试图像。请参阅 this file 以获取详尽列表。您应该在原始 KITTI 数据集中找到所有条目。
我想知道什么是 Kitti Eigen Split。为什么它用于深度估计？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，
我搜索了 google 一点，发现 Eigen Split 是论文中的一个术语：
David Eigen, ChristianPuhrsch,andRobFergus.Depth map prediction from a single image using a multi-scale deep network. In NIPS*2014, pages 2366–2374.
这里是关于 Kitti Split 和 Eigen Split 的简要总结：
KITTI-Raw 数据集包含 42,382 个立体图像对，分为 61 个场景。图片尺寸 1242×375.
在上面的论文中，他们以两种方式拆分了 Kitti：
Kitti Split:
28 个场景 - 测试。
33 个场景 - 训练和验证。
29,000 张图像 -> 训练
1,159 张图像 -> 验证
Eigen Split:
29 个场景 - 测试。
32 个场景 - 训练和验证。
22,600 张图像 -> 训练
888 张图像 -> 验证
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他们的结果相关联。据我所知，这个拆分包含 697 个测试图像。请参阅 this file 以获取详尽列表。您应该在原始 KITTI 数据集中找到所有条目。