Computer vision 基蒂本征分裂

我想知道基蒂本征分裂是什么。为什么在深度估计中使用它？我正在使用Kitti数据集进行计算机视觉研究。然而，我是计算机视觉术语的初学者

---

谢谢，

我搜索了谷歌多一点，我发现Eigen Split是一个来自论文的术语：

David Egen，ChristianPuhrsch，andRobFergus.从a 单个图像使用多尺度深度网络。在NIPS*2014中，第页 2366-2374

下面是关于Kitti Split和Eigen Split的简要总结：

KITTI Raw数据集包含42382个立体图像对，分为61个场景。图像尺寸1242×375

在上面的文章中，他们以两种方式拆分Kitti：

基蒂·斯普利特：

28个场景-测试

33场-培训和验证

29000张图片->培训

1159图像->验证

本征分裂：

29个场景-测试

32场-培训和验证

22600图像->培训

---

888图像->验证

我在谷歌上搜索了更多，发现Eigen Split是一个来自论文的术语：

David Egen，ChristianPuhrsch，andRobFergus.从a 单个图像使用多尺度深度网络。在NIPS*2014中，第页 2366-2374

下面是关于Kitti Split和Eigen Split的简要总结：

KITTI Raw数据集包含42382个立体图像对，分为61个场景。图像尺寸1242×375

在上面的文章中，他们以两种方式拆分Kitti：

基蒂·斯普利特：

28个场景-测试

33场-培训和验证

29000张图片->培训

1159图像->验证

本征分裂：

29个场景-测试

32场-培训和验证

22600图像->培训

---

888图像->验证

如您在自己的回答中所述，本征分割是由本征等人提出的分割，并被后续工作使用，以便能够以公平的方式与结果关联。据我所知，这个分割包含697个测试图像。有关详细列表，请参阅。您应该在原始KITTI数据集中找到所有条目。

正如您在自己的答案中所写，Eigen分割是由Eigen等人提出的分割，并被后续工作使用，以便能够以公平的方式与结果关联。据我所知，这个分割包含697个测试图像。有关详细列表，请参阅。您应该在原始KITTI数据集中找到所有条目