是否可以使用Kitti数据集进行监督的单眼深度估计？

Question

我最近开始了解有关受监督的单眼深度估计的更多信息。我为此使用了NYU-V2数据集。由于数据集的结构非常清楚，因此很容易设计火炬加载程序并预处理数据。但是，就Kitti数据集而言，这是非常令人困惑的。是否可以使用Kitti进行监督的单眼深度估计？ 我在此处找到了Kitt的火炬加载程序： https://github.com/joseph-zhang/kitti-khang/kittii -torchloader 但是，我不明白如何使用Kitti数据集将其用于深度估算。文件夹结构完全不同！我的计划是使用有监督的单一深度方法训练简单的CNN。

Answer 1

我认为这是合理的，因为KITTI数据集包含带有相应的RAW LIDAR扫描和RGB图像（左图，右图像和深度图）的深度图（ kitti ）。我不知道GITHUB存储库的确有效，但是数据集/数据加载程序应采用类似的格式。但是，查看回购文件，我认为您只需要安装库，然后将数据集的root_path和pytorch映像转换输入。

root_path
   |-KITTIDepth
   |-KITTIRaw

Answer 2

存储库指出，密集的深度图是LIDAR射线图的完成，并与RAW KITTI数据集进行了预测和对齐。

^{Andreas Geiger et al。 Vision meets Robotics: The KITTI Dataset}

Looking at the

换句话说，您可以选择执行Velodyne点和深度完成的摄像头。 By default cam设置为2，这意味着cam_2，左相机视图。