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Datensätze / Forschung

Wild-Places · csiro-robotics

🏞️ [IEEE ICRA2023] Das offizielle Repository für die Arbeit „Wild-Places: A Large-Scale Dataset for Lidar Place Recognition in Unstructured Natural Environments“ erscheint 2023 bei IEEE International…

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Ressourcen-Screenshot · aufgenommen 2026-10-10 · visuell überprüft

Übersicht

🏞️ [IEEE ICRA2023] Das offizielle Repository für die Arbeit „Wild-Places: A Large-Scale Dataset for Lidar Place Recognition in Unstructured Natural Environments“ erscheint 2023 bei IEEE International…

Zweck des Herausgebers: 🏞️ [IEEE ICRA2023] Das offizielle Repository für die Arbeit „Wild-Places: A Large-Scale Dataset for Lidar Place Recognition in Unstructured Natural Environments“. Erscheint 2023 auf der IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA).

Überprüfen Sie vor der Verwendung die Datenkarte, die Ausführungsform, das Schema, die Erfassungsbedingungen und die datensatzspezifische Lizenz. Der Datenzugriff und die Eignung für einen bestimmten Trainingsaufbau erfordern eine gesonderte Bestätigung.

Projektinformationen

Betreuer
csiro-robotics
Primärsprache
Python
Repository-Code-Lizenz
Nicht angegeben
Modellgewichtslizenz
Nicht aufgezeichnet
Datensatzlizenz
Nicht aufgezeichnet
Hardware-Design-Lizenz
Nicht aufgezeichnet
Wartung
Nicht in den zuletzt erfassten Metadaten archiviert
Letzter beobachteter Repository-Push
2026-03-04

Codelizenzen decken nicht automatisch Modellgewichte, Datensätze oder Hardwaredesigns ab. Nicht erfasste Lizenzdetails bedürfen der Bestätigung durch den Herausgeber.

Dokumentationsabschnitte

  • Wild-Places: A Large-Scale Dataset for Lidar Place Recognition in Unstructured Natural Environments
  • Inhalt
  • Updates
  • Download Instructions
  • Benchmarking
  • Pre-trained Model Checkpoints

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