KITTI 是一套计算机视觉算法评测数据集，其主要用于自动驾驶场景下的相关测试，评测种类涵盖立体图像、光流、视觉测距、 3D 物体检测和 3D 追踪等。 KITTI 包含市区、乡村和高速公路等场景采集的真实图像数据，每张图像有最多 15 辆车和 30 个行人，并且拥有不同程度的遮挡和截断。
该数据集由 389 对立体图像和光流图、 39.2km 视觉测距序列以及超过 200k 个 3D 标注物体图像组成，并以 10Hz 采样同步，其中原始数据集被分为「Road」、「City」、「Residential」、「Campus」和「Person」五类，而 3D 物体检测则分为 car 、 van 、 truck 、 pedestrian 、 pedestrian(sitting) 、 cyclist 、 tram 以及 misc 。
KITTI 数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院于 2013 年联合发布，相关论文有《Vision meet Robotics：The KITTI Dataset》。
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