在非结构环境中的感知的 GOOSE 数据集
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。通过改进对环境的认知和解释,可以显著增加自主系统的部署潜力。然而,在结构不完整的户外环境中为自主系统开发基于深度学习的技术面临着由于训练和测试数据的有限可用性而导致的挑战。为了解决这一问题,我们提供了德国户外与越野数据集(GOOSE),这是专门为结构不完整的户外环境设计的综合数据集。GOOSE 数据集包含了 10,000...
德国户外与越野数据集(GOOSE)是专为结构不完整的户外环境设计的综合数据集,包含10,000对图像和点云的标注对。该数据集可用于训练图像和点云分割模型,提高机器人在结构不完整环境中的感知能力。数据集已开源,并提供了本体论、数据集标准和指南等相关文档。