sintel http://files.is.tue.mpg.de/sintel/MPI-Sintel-complete.zip
crowd flow http://ftp01.nue.tu-berlin.de/crowdflow/TUBCrowdFlow.rar
kitti: http://pan.baidu.com/s/1kVulZz5 k6ex
kitti 2015 devkit: https://s3.eu-central-1.amazonaws.com/avg-kitti/devkit_scene_flow.zip
KITTI 2012 光流数据集介绍:网上找了一通,没有详细的介绍。那我就勉为其难(中英翻译)简单说一下,我假设你已经下载好了(data_stereo_flow.zip、 devkit_stereo_flow.zip)。
立体图像和光流(stereo and optical flow )benchmarks
194对训练图片、195对测试图片
Ground truth: 通过累积360度激光扫描得到的3D点云获得。(设备: Velodyne HDL-64 Laserscanner)
testing和training文件夹包含灰度图片, image_0 (左图) and image_1 (右图).
所有的输入图片以无符号字符型灰度PNG格式存储
文件名:6位,索引2位。 - xxxxxx_yy.png
xxxxxx 从0到 193/194 for the 训练/测试
帧编号:yy 是 10 或 11.
对于每个任务,需要提供测试结果,结果是基于每个测试图片对的左图帧10 (子文件夹名为image_0, 帧编号yy=10的图片)。
相应的视差map和光流场的 ground truth分别存放在disp和flow文件夹中。后缀 _noc 或 _occ表示非遮挡或遮挡。to non-occluded(可靠的,非遮挡区域) or occluded(全部区域,含被遮挡的) (=all pixels).
“ noc”是指非遮挡区域,即匹配的区域对应关系在图片域内。
“ occ”是指所有图像可以测量ground truth的区域(包括在其他视图中,映射到图像域外的点的区域)。(意思是还有一些点的光流的ground truth我是通过其他非图像的方法测得的。个人理解。)
在KITTI在线评估对两种类型的图像区域都进行评估(请参阅相应的算法),但用于对算法进行排名和main tabel,会考虑所有图像区域(对应于“ occ”文件夹)。
光流值的范围[-512..+512],光流图以3通道 uint16 PNG 格式存储。
第一个通道包含u-component, 第二个通道包含v-component,第三个通道表示该像素是否存在有效的ground truth (1存在, 0不存在). 将u-/v-光流转换为浮点值:转为浮点,减去2^15,再将结果除以64。
devkit cpp:
FlowImage &F_gt,FlowImage &F_orig,FlowImage &F_ipol
分别表示ground truth光流,参赛者提交的光流,interpolate插入缺失值。
其他介绍:https://www.cnblogs.com/llfctt/p/9317653.html
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Middlebury: http://vision.middlebury.edu/flow/
MPI Sintel: http://sintel.is.tue.mpg.de/
KITTI Flow 2012: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_stereo_flow.php?benchmark=flow
KITTI Flow 2015: http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_scene_flow.php?benchmark=flow
HD1K: http://hci-benchmark.org/flow
CrowdFlow: https://github.com/tsenst/CrowdFlow
SceneFlow: https://lmb.informatik.uni-freiburg.de/resources/datasets/SceneFlowDatasets.en.html
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Benchmark
Robust Vision Challenge: http://www.robustvision.net/
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