立体匹配，KITTI
如题，入门深度学习和立体匹配有一段时间了，突然发现自己并不知道如何获取KITTI2015test数据集的评估指标，比如D1-bg D1-fg之类的指标，请问是要在官网提交吗？还是官方给了自己计算的工具？
例如使用ACVNet,GwcNet等网络怎么获取D1-bg D1-fg等指标？
不要AI回答
https://www.zhihu.com/question/531770573问题一: 如何获取KITTI 2015 test数据集的评估指标？
回答一: 要获取KITTI 2015 test数据集的评估指标，你需要通过以下步骤来完成：
下载KITTI 2015 test数据集：你可以在KITTI官方网站上找到数据集的下载链接，点击下载链接并按照要求完成下载过程。
下载评估代码：KITTI官方提供了评估代码，你可以在他们的Github页面上找到，这个页面地址是https://github.com/KITTI-SEL/KITTI-360。你可以克隆代码仓库或者直接下载这些代码。
准备测试结果：你需要使用你的模型对KITTI 2015 test数据集进行测试，并将测试结果保存为TXT格式文件，每个文件对应一个图像。
运行评估代码：使用你下载的评估代码，将测试结果与真实标签进行对比并计算评估指标。具体的代码使用方式可以在代码仓库中找到。
查看评估结果：评估代码会将评估结果保存在TXT或者CSV文件中，你可以通过打开这些文件来查看评估指标的数值。
问题二: 如果使用ACVNet、GwcNet等网络，如何计算D1-bg和D1-fg等指标？
回答二: 要计算D1-bg和D1-fg指标，你可以按照以下步骤来完成：
下载网络模型：你可以在ACVNet、GwcNet等网络的官方代码库或者Github上找到预训练的网络模型，你可以选择下载最适合你任务的模型。
安装依赖库：根据网络模型的要求，安装所需的依赖库和环境。这通常包括PyTorch或TensorFlow等深度学习框架。
准备测试数据：从KITTI 2015 test数据集中选择一些图像作为输入，并对其进行预处理，以便与网络模型的输入要求匹配。
加载网络模型：在代码中导入已经下载好的网络模型，并加载模型的权重参数。
运行网络模型：将测试数据输入网络模型，并获取网络的输出。
计算D1-bg和D1-fg指标：使用获取的网络输出以及与之对应的真实标签，按照评估指标的定义计算D1-bg和D1-fg的数值。
查看评估结果：输出计算得到的D1-bg和D1-fg指标的数值，以及其他可能需要的评估结果。
需要注意的是，ACVNet、GwcNet等网络的具体实现和评估方法可能因网络模型和任务的不同而有所不同。因此，你应该仔细阅读网络模型的文档和相关论文，以了解如何使用这些网络模型以及计算评估指标的具体方法。
希望能对你的问题有所帮助！如有其他疑问，请随时提问。
参考结合GPT4.0、文心一言，如有帮助，恭请采纳。
KITTI2015测试数据集的评估指标可以通过以下两种方式获取：
在KITTI官方网站提交自己的模型预测结果，然后KITTI官方会给出相应的评估指标。
使用KITTI官方提供的评估工具进行计算。具体来说，KITTI官方提供了名为"KITTI Raw Data V2"的评估工具，
其中包括了用于计算D1-bg、D1-fg等指标的代码。
如果你使用ACVNet、GwcNet等网络模型，可以参考以下步骤获取评估指标：
下载并安装KITTI官方提供的评估工具。
将你的网络预测结果（包括深度图、视差图等）保存为指定的格式（例如PNG格式）。
使用评估工具提供的代码将你的预测结果与参考图像进行比较，计算出相应的评估指标。
KITTI2015测试数据集的评估指标可以通过以下方式获取：
访问KITTI官方网站：KITTI官方网站提供了详细的文档和资源，包括测试数据集和评估指标的计算工具。你可以在网站上找到相关文档，了解如何使用计算工具计算评估指标。
在KITTI数据集网站上提交你的结果：如果你想让其他人对你的结果进行评估和比较，你可以将你的结果提交到KITTI数据集网站。提交结果后，网站会自动计算评估指标，并将结果发布到网站上，供其他人查看和比较。
使用第三方计算工具：一些研究人员和开发者已经开发了第三方计算工具，用于计算KITTI测试数据集的评估指标。你可以搜索并下载这些工具，然后使用它们来计算你的结果的评估指标。
对于使用ACVNet和GwcNet等网络获取D1-bg和D1-fg等指标，你可以按照以下步骤进行：
在训练集上训练你的网络，并使用训练集的标注数据进行验证。
使用训练好的模型来预测测试集的深度图。
将预测的深度图与真实的深度图进行比较，计算评估指标。
可以使用第三方计算工具来自动计算评估指标，或者手动编写代码进行计算。
引用 皆我百晓生 小程序回复内容作答：
要获取KITTI数据集的评估指标，包括D1-bg和D1-fg等指标，您可以在KITTI官方网站上获取。在官方网站上，您可以找到数据集的评估工具和计算指标的详细说明。
首先，您需要下载KITTI 2015 Stereo Evaluation代码包，它包含了评估用的MATLAB工具。然后，您需要准备自己的立体匹配结果文件，该文件需要满足特定的格式要求。
接下来，您可以使用MATLAB脚本来计算评估指标。具体步骤如下：
- 使用MATLAB打开"eval_scene"文件，该文件可以在KITTI 2015 Stereo Evaluation代码包中找到。
- 在脚本中设置立体匹配结果文件的路径和标签文件的路径。
- 运行脚本，将会计算出各个指标，包括D1-bg、D1-fg等。
注意，不同的网络模型可能有不同的输出格式，因此在计算评估指标之前，您需要将它们转换为KITTI数据集要求的格式。
总结来说，要获取KITTI数据集的评估指标，您需要在KITTI官方网站下载评估工具和代码包，并根据其要求准备正确格式的结果文件。然后，使用MATLAB脚本计算评估指标。
题主，这个问题我来替你解决(参考结合AI智能、文心一言)，若有帮助，还望采纳，点击回答右侧采纳即可。
获取KITTI2015 test数据集的评估指标可以通过提交测试结果到KITTI官方进行评估。具体步骤如下：
下载KITTI官方提供的评估代码eval_scene_flow.py和flowlib.py。
在提交测试结果之前，需要将计算出的位移向量转换为光流。方法是使用KITTI官方提供的disparity-to-flow.py工具，将计算得到的视差图转换成光流。
将光流结果保存成flo格式，与KITTI官方提供的测试光流进行比较，得到指标。
例如在使用ACVNet、GwcNet等网络时，在进行KITTI2015 test数据集的评估时，需要按照以上步骤进行评估，得到D1-bg、D1-fg等指标。获取KITTI2015 test数据集的评估指标可以通过提交测试结果到KITTI官方进行评估。具体步骤如下：
下载KITTI官方提供的评估代码eval_scene_flow.py和flowlib.py。
在提交测试结果之前，需要将计算出的位移向量转换为光流。方法是使用KITTI官方提供的disparity-to-flow.py工具，将计算得到的视差图转换成光流。
将光流结果保存成flo格式，与KITTI官方提供的测试光流进行比较，得到指标。
例如在使用ACVNet、GwcNet等网络时，在进行KITTI2015 test数据集的评估时，需要按照以上步骤进行评估，得到D1-bg、D1-fg等指标。
https://it.sohu.com/a/560243554_121124366KITTI立体匹配数据集的评估指标可以通过访问KITTI官方网站获得。具体步骤如下：
- 访问KITTI官方网站（https://www.cvlibs.net/datasets/kitti/），下载并安装KITTI数据集
- 下载并解压立体匹配数据集中的"KITTI 2015 Stereo Benchmark"文件夹
- 在"KITTI 2015 Stereo Benchmark"文件夹中找到"Benchmark Results"文件夹
- 在"Benchmark Results"文件夹中，您可以找到已经计算好的评估指标，包括D1-bg、D1-fg等指标
KITTI官方提供了一个计算评估指标的Python脚本，但通常情况下，您不需要自己计算评估指标，因为KITTI官方已经为您计算好了。如果您需要自己计算评估指标，可以参考KITTI官方提供的Python脚本。
获取KITTI 2015测试数据集的评估指标，你可以参考以下步骤：
下载KITTI 2015测试数据集：你可以在KITTI官方网站上找到下载链接，该数据集包含了许多用于立体匹配的图像对和标签。
训练你的深度学习模型：使用ACVNet、GwcNet或其他网络来进行训练，确保你已准备好使用KITTI 2015训练集。
在KITTI 2015测试集上进行推理：使用训练好的模型对KITTI 2015测试集中的图像对进行立体匹配推理。这将生成你的模型对每对图像的深度图。
计算评估指标：对生成的深度图与KITTI 2015测试集中的标签深度图进行比较，计算各种评估指标，如D1-bg、D1-fg等。
提交到KITTI官方：最后，你可以将你计算得到的评估指标提交到KITTI官方网站，以便与其他算法进行比较。KITTI官方网站提供了详细的说明和提交指南。
需要注意的是，官方并没有提供特定的评估工具来计算指标，而是要求研究者根据官方公布的指标计算方法自行实现。因此，你需要编写代码来计算D1-bg、D1-fg等评估指标。KITTI官方也会对提交的结果进行验证和排名。
可以使用官方提供的评估工具来计算这些指标。使用KittiDevKit中的评估工具来计算指标。具体来说，您需要运行evaluate_depth脚本，并提供预测结果和标签深度图像的路径作为输入参数。
【以下回答由 GPT 生成】
问题一: 如何获取KITTI 2015 test数据集的评估指标？
回答一: 要获取KITTI 2015 test数据集的评估指标，你需要通过以下步骤来完成：
下载KITTI 2015 test数据集：你可以在KITTI官方网站上找到数据集的下载链接，点击下载链接并按照要求完成下载过程。
下载评估代码：KITTI官方提供了评估代码，你可以在他们的Github页面上找到，这个页面地址是https://github.com/KITTI-SEL/KITTI-360。你可以克隆代码仓库或者直接下载这些代码。
准备测试结果：你需要使用你的模型对KITTI 2015 test数据集进行测试，并将测试结果保存为TXT格式文件，每个文件对应一个图像。
运行评估代码：使用你下载的评估代码，将测试结果与真实标签进行对比并计算评估指标。具体的代码使用方式可以在代码仓库中找到。
查看评估结果：评估代码会将评估结果保存在TXT或者CSV文件中，你可以通过打开这些文件来查看评估指标的数值。
问题二: 如果使用ACVNet、GwcNet等网络，如何计算D1-bg和D1-fg等指标？
回答二: 要计算D1-bg和D1-fg指标，你可以按照以下步骤来完成：
下载网络模型：你可以在ACVNet、GwcNet等网络的官方代码库或者Github上找到预训练的网络模型，你可以选择下载最适合你任务的模型。
安装依赖库：根据网络模型的要求，安装所需的依赖库和环境。这通常包括PyTorch或TensorFlow等深度学习框架。
准备测试数据：从KITTI 2015 test数据集中选择一些图像作为输入，并对其进行预处理，以便与网络模型的输入要求匹配。
加载网络模型：在代码中导入已经下载好的网络模型，并加载模型的权重参数。
运行网络模型：将测试数据输入网络模型，并获取网络的输出。
计算D1-bg和D1-fg指标：使用获取的网络输出以及与之对应的真实标签，按照评估指标的定义计算D1-bg和D1-fg的数值。
查看评估结果：输出计算得到的D1-bg和D1-fg指标的数值，以及其他可能需要的评估结果。
需要注意的是，ACVNet、GwcNet等网络的具体实现和评估方法可能因网络模型和任务的不同而有所不同。因此，你应该仔细阅读网络模型的文档和相关论文，以了解如何使用这些网络模型以及计算评估指标的具体方法。
希望能对你的问题有所帮助！如有其他疑问，请随时提问。
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结合GPT给出回答如下请题主参考
在获取KITTI2015数据集的评估指标时，可以在官方网站下载评估工具包并使用该工具包进行评估。在KITTI官方网站上，可以找到评估工具包的下载链接。该工具包包括了评估所需的所有文件和脚本，并提供详细的说明和示例，使用户能够轻松地使用该工具包进行评估。
具体来说，KITTI评估工具包提供了以下几个指标：
D1-bg: 该指标为误差小于3像素的像素所占比例，且这些像素必须在背景区域内。
D1-fg: 该指标为误差小于3像素的像素所占比例，且这些像素必须在前景区域内。
Abs-Rel: 该指标为平均相对误差，即误差与深度值的比值的平均值。
Sq-Rel: 该指标为平均误差的平方。
RMSE: 该指标为均方根误差。
RMSE-log: 该指标为均方根误差的对数值。
Silog: 该指标为缩放不变的均方根误差。
用户可以通过运行KITTI评估工具包中的相应脚本，即可计算以上指标。
参考gpt：
结合自己分析给你如下建议：
KITTI 2015 test evaluation是一个在线评估系统，您需要在官网提交您的结果文件（disparity map或flow field），然后等待服务器返回评估指标（D1-bg, D1-fg, D1-all等）。您可以在这里找到详细的提交步骤和数据格式。
如果您想要在本地评估您的结果，您可以使用KITTI提供的开发工具包1，其中包含了MATLAB / C++的实用函数，用于读写disparity map和flow field。您也可以参考这个开源项目，它提供了一个Python版本的评估脚本，用于计算D1-bg, D1-fg, D1-all等指标。
至于使用ACVNet, GwcNet等网络怎么获取D1-bg, D1-fg等指标，我没有找到相关的搜索结果，但我猜测您可以尝试以下步骤：
使用网络预测出disparity map或flow field，并保存为KITTI要求的数据格式。
使用KITTI的开发工具包或Python评估脚本，读取预测结果和ground truth，并计算评估指标。
或者直接在KITTI官网提交预测结果，并查看服务器返回的评估指标。