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【24h】

Time-of-Flight Depth Datasets for Indoor Semantic SLAM

机译:室内语义猛击的飞行时间深度数据集

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摘要

Publicly available and benchmark datasets help to push forward the state-of-the-art techniques in Computer Vision, Image Processing, Machine Learning, Robotics and several other scientific domains. They support the scientific evaluation and objective comparison of algorithms with clear evaluation metrics. SLAM is one of the problems in robotics which has been investigated using a variety of image and time-of-flight sensors that use radar, sonar and LiDAR.
机译:公开和基准数据集有助于推动计算机视觉,图像处理,机器学习,机器人和其他几个科学领域的最先进的技术。它们支持具有明确评估指标的算法的科学评估和客观比较。 SLAM是机器人中的问题之一,已经使用各种图像和飞行时间传感器进行了调查,该图像和飞行时间传感器使用雷达,声纳和激光雷达。

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