ODMD数据集 ODMD是学习öbject d EPTH通过兼并otion和d etection所述第一数据集。 ODMD训练数据是可配置和可扩展的,每个训练示例均由一系列对象检测边界框,相机移动距离和地面真实对象深度组成。 作为基准评估,我们提供了四个ODMD验证和测试集,其中包含多个域中的21,600个示例,并且还转换了15,650个示例进行检测。 在我们的论文中,我们使用具有对象检测或分割功能的单个ODMD训练网络,以现有的驾驶和机器人技术基准获得最先进的结果,并通过可拍照手机估计对象深度,从而证明ODMD是一种可行的工具,可用于各种移动应用中的单眼深度估计。 联系人:布伦特·格里芬(Brent Griffin) 使用照相手机的深度结果。 使用ODMD 运行./demo/demo_datagen.py生成随机ODMD数据以训练或测试您的模型。 ./config/文件夹中提供了示