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【深度估计 Depth Estimation】数据集介绍

news 来源：原创 2025/7/6 23:31:32

文章目录

  • 总览
    • 1. KITTI Depth Completion
      • 1.1. 来源
      • 1.2. 采集场景
      • 1.3. 数据集内容
      • 1.4. 标注内容
      • 1.5. 任务目标
      • 1.6. 样本量
      • 1.7. 下载链接
    • 2. KITTI Stereo Evaluation 2015
      • 2.1. 来源
      • 2.2. 采集场景
      • 2.3. 数据集内容
      • 2.4. 标注内容
      • 2.5. 任务目标
      • 2.6. 样本量
      • 2.7. 下载链接
    • 3. Virtual KITTI2
      • 3.1. 来源
      • 3.2. 采集场景
      • 3.3. 数据集内容
      • 3.4. 标注内容
      • 3.5. 任务目标
      • 3.6. 样本量
      • 3.7. 下载链接
    • 4. NYU Depth V2
      • 4.1. 来源
      • 4.2. 采集场景
      • 4.3. 数据集内容
      • 4.4. 标注内容
      • 4.5. 任务目标
      • 4.6. 样本量
      • 4.7. 下载链接
    • 5. Middlebury Stereo 2021
      • 5.1. 来源
      • 5.2. 采集场景
      • 5.3. 数据集内容
      • 5.4. 标注内容
      • 5.5. 任务目标
      • 5.6. 样本量
      • 5.7. 下载链接

总览

数据集发布年份任务数据模态样本/场景数量划分 (Train / Val / Test)说明
KITTI Depth Completion2017深度补全、单目深度预测RGB 图像 + 稀疏 LiDAR 深度93 000 训练；1 000 验证；1 000 测试93 000/1 000/1 000将稀疏 LiDAR 投影生成半密集深度图，用于训练深度补全模型
KITTI Stereo Evaluation 20152015立体匹配、光流、场景流校正双目图像200 训练场景；200 测试场景200/–/200提供像素级视差和光流指标，以坏像素比评价算法性能
Virtual KITTI 22020跟踪、语义/实例分割、深度、光流合成 RGB、深度、分割、光流、场景流21 260 对双目立体图像无固定划分基于真实 KITTI 场景的合成克隆，支持多种天气和摄像机变体
NYU-Depth V22012室内场景分割、深度估计RGB + 深度（Kinect）1 449 标注对；407 024 未标注帧；464 场景795/654/–使用 Kinect 捕获的室内视频序列，标注包含密集语义与实例标签
Middlebury 20212021立体匹配高分辨率立体图像11 场景 × 多视图 × 多光照/曝光（约20–22 对）无固定划分实验室环境拍摄，提供结构光获取的精确真值视差

1. KITTI Depth Completion

1.1. 来源

由 Karlsruhe Institute of Technology 与 Toyota Technological Institute 发布于 KITTI Vision Benchmark Suite∶Depth Completion 基准

1.2. 采集场景

使用配备双目摄像头与 Velodyne HDL-64E 激光雷达的 Annieway 自动驾驶平台，在德国卡尔斯鲁厄市区街景中采集

1.3. 数据集内容

  • 稀疏深度图：原始 LiDAR 点云投影到相机平面，约 5% 像素有深度值；
  • RGB 图像：对应同步采集的高分辨率彩色图像。

1.4. 标注内容

  • 半密集深度：官方提供的注释深度图（annotated depth maps），对应于 LiDAR 与多张相机视图融合后生成的“半密集” ground truth。

1.5. 任务目标

  • 深度补全（Depth Completion）：从稀疏深度与（可选）RGB 引导图生成密集深度图；
  • 单图深度预测（Depth Prediction）：仅利用单张 RGB 图像预测深度。

1.6. 样本量

  • 训练集：≈93 000 张；
  • 验证集：1 000 张；
  • 测试集：1 000 张。

1.7. 下载链接

  • 官方基准主页：https://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_depth.php?benchmark=depth_completion

2. KITTI Stereo Evaluation 2015

2.1. 来源

同属 KITTI Vision Benchmark Suite 下的 Stereo / Flow / Scene Flow 2015 基准，由 Andreas Geiger 等人维护

2.2. 采集场景

与 Depth Completion 同平台采集，但专门选择含动态行人、车辆的街区路段，用于评测运动物体场景流

2.3. 数据集内容

  • 图像对：200 个训练场景与 200 个测试场景，每场景 4 幅 PNG 无损图（左/右两帧×两时刻）；
  • 多帧扩展：可选 20 帧/场景的多视图扩展。

2.4. 标注内容

  • 视差图：D1/D2 两时刻视差；
  • 光流（Fl） 与 场景流（SF）；
  • 标定文件：内外参 calib.txt。

2.5. 任务目标

  • 双目视差估计；
  • 光流；
  • 场景流联合评测（要求视差与光流精度同时满足阈值）。

2.6. 样本量

  • 训练集：200 场景；
  • 测试集：200 场景。

2.7. 下载链接

  • 官方基准主页：https://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_scene_flow.php?benchmark=stereo

3. Virtual KITTI2

3.1. 来源

由 Naver Labs Europe 提供的合成数据集 Virtual KITTI 2，基于 Unity 引擎重建 KITTI 跟踪序列

3.2. 采集场景

克隆 KITTI Tracking 基准的 5 条序列（Scene01、Scene02、Scene06、Scene18、Scene20），并引入不同天气（雾、雨）与相机旋转（±15°）变体

3.3. 数据集内容

  • RGB 图像、深度图；
  • 语义分割、实例分割；
  • 光流、场景流；
  • 相机参数 与 车辆位姿。

3.4. 标注内容

  • 自动生成：所有标注通过模拟环境直接导出，精度高且无人工误差。

3.5. 任务目标

支持多种计算机视觉任务，如深度估计、目标检测、多目标跟踪、光流、场景流等

3.6. 样本量

  • 基础序列：21 260 帧（与 VKITTI1 相当）；
  • 含变体：总帧数达 ∼100 000 级。

3.7. 下载链接

  • 官方主页：https://europe.naverlabs.com/research/computer-vision/proxy-virtual-worlds-vkitti-2/

4. NYU Depth V2

4.1. 来源

由 NYU（Nathan Silberman 等）基于 Microsoft Kinect 发布的室内 RGB-D 数据集

4.2. 采集场景

同步采集自 3 个城市的 464 个不同室内场景（公寓、办公室、走廊等），20–30 FPS 视频序列。

4.3. 数据集内容

  • 密集标注对：1 449 对对齐 RGB(640×480) 与深度图；
  • 原始视频帧：407 024 未标注帧；
  • 加速度计数据、时间戳。

4.4. 标注内容

  • 类别/实例标签：每个物体标注类别及实例编号（cup1、cup2…）；
  • 填补深度图：用色彩化方法修复丢失深度值。

4.5. 任务目标

  • 室内深度估计；
  • 语义与实例分割；
  • 场景理解与支持关系推理。

4.6. 样本量

  • 标注对：1449 张；
  • 未标注帧：407024 帧；
  • 场景数：464 个。

4.7. 下载链接

  • 官方主页：https://cs.nyu.edu/~fergus/datasets/nyu_depth_v2.html

5. Middlebury Stereo 2021

5.1. 来源

由 Middlebury College Computer Vision Lab 发布的高精度立体匹配基准（Scenes2021）

5.2. 采集场景

11 个场景（Artroom、Bandsaw、Chess、Curule、Octogons、Pendulum、Skates、Skiboots、Traproom、Ladder、Podium），每场景 1–3 个视角；多种环境光照与曝光（Flash、Lighting、Torch）

5.3. 数据集内容

  • 左右视图：多曝光下的 PNG 图像；
  • 20% 分辨率预览及完整版多兆像素图；
  • PFM 格式视差图 disp0.pfm/disp1.pfm。

5.4. 标注内容

  • 亚像素级视差：由结构化光系统获取的高精度 ground truth；
  • calib.txt：相机内外参标定。

5.5. 任务目标

立体匹配精度评测，重点考察复杂几何与光照条件下算法鲁棒性。

5.6. 样本量

  • 场景数：11；
  • 视角数：1–3；
  • 曝光/光照条件：多种。

5.7. 下载链接

  • 官方数据页：https://vision.middlebury.edu/stereo/data/scenes2021/

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编程日记 2025/6/27 23:32:48

Linux条件变量

在 Linux 系统中&#xff0c;pthread_cond_init() 函数和条件变量&#xff08;Condition Variable&#xff09;是多线程编程中用于线程同步的核心机制。它们通过协调线程间的等待与通知逻辑&#xff0c;解决共享资源的竞争问题。以下从功能、工作机制、使用场景和注意事项等方面…...

编程日记 2025/6/27 23:17:20

k8s-NetworkPolicy

在 Kubernetes 中&#xff0c;NetworkPolicy 是一种资源对象&#xff0c;用于定义 Pod 之间的网络通信策略。它允许你控制哪些 Pod 可以相互通信&#xff0c;以及如何通信。通过使用 NetworkPolicy&#xff0c;可以实现更细粒度的网络访问控制&#xff0c;增强集群的安全性。 1…...

编程日记 2025/6/29 4:19:05

什么是“架构孤岛”？如何识别与整合？为什么现代企业在追求敏捷开发的同时，反而更容易陷入架构孤岛陷阱？

在现代信息技术飞速发展的时代，系统架构日益复杂，组织在构建与演进其信息系统时，面临着前所未有的挑战。然而，就在不断追求敏捷性、可扩展性与数字化创新的过程中，一个被广泛忽视却日益严峻的问题悄然浮现——“架构孤岛”。它们像岛屿一样，彼此孤立，通信不畅，数据难以…...

编程日记 2025/6/27 23:33:34

nfs存储IO等待,导致k8s业务系统卡慢问题处理

注:服务器配置:64C,128G,麒麟v10系统,系统磁盘使用空间(5T)均低于50%,存储磁盘iops约为800左右 发现业务系统卡慢,使用top 命令查看.系统负载较高长期保持在60以上,发现wa值的指标参数长期高于15,返现CPU用于写入磁盘IO等待的时间较高,系统的磁盘I/O压力较大. 配合开发查看日志…...

编程日记 2025/6/27 23:39:44