1、从自动驾驶KITTI数据集中提取得到， 2、类别为car，标签格式为VOC和YOLO两种格式，即xml和txt标签文件，数量为近1万张 3、可以用于YOLO算法的车辆检测 4、数据示例：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

KITTI数据集转化为VOC数据集，用于yolo训练.rar

修改kitti, 使用人工的数据集与gt进行对比

BDD、KITTI、Cityscapes和Foggy Cityscapes百度云链接-附件资源

用于KITTI / NuScenes对象检测的第二个用于KITTI / NuScenes对象检测的第二个（1.6.0 Alpha）SECOND检测器。 “ Alpha”表示可能存在许多错误，配置格式可能会更改，spconv API可能会更改。 仅支持python 3.6 +，pytorch 1.0.0+。 在Ubuntu 16.04 / 18.04 / Windows 10中进行了测试。如果要训练nuscenes数据集，请参见此内容。 新闻2019-4-1：SECOND V1.6.0alpha发布：新数据API，NuScenes支持，PointPillars支持，fp16和multi-gpu支持。 2019-3-21：SECOND V1.5.1（较小的改进和错误修复）发布了！ 2019-1-20：

在Keras框架下，训练faster-rcnn网络，对kitti数据集中pedestrian，car目标进行识别

下载自TUM的数据集，应该是最小的一个了，希望对大家有用

介绍：https://blog.csdn.net/zhaohaowu/article/details/122912648

数据小样

KITTI 2012/2015双目立体匹配(stereo matching)数据集百度云下载-附件资源