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Conjuntos de datos / Investigación

Wild-Places · csiro-robotics

🏞️ [IEEE ICRA2023] El repositorio oficial del artículo "Lugares salvajes: un conjunto de datos a gran escala para el reconocimiento de lugares Lidar en entornos naturales no estructurados" Aparecerá en 2023 IEEE International...

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Wild-Places · csiro-robotics captura de pantalla de la página de recursos
Captura de pantalla del recurso · capturada 2026-10-10 · revisado visualmente

Descripción general

🏞️ [IEEE ICRA2023] El repositorio oficial del artículo "Lugares salvajes: un conjunto de datos a gran escala para el reconocimiento de lugares Lidar en entornos naturales no estructurados" Aparecerá en 2023 IEEE International...

Propósito del editor: 🏞️ [IEEE ICRA2023] El repositorio oficial del artículo "Lugares salvajes: un conjunto de datos a gran escala para el reconocimiento de lugares Lidar en entornos naturales no estructurados" Aparecerá en la Conferencia Internacional IEEE sobre Robótica y Automatización (ICRA) de 2023.

Revise la tarjeta de datos, la realización, el esquema, las condiciones de recopilación y la licencia específica del conjunto de datos antes de su uso. El acceso a los datos y la idoneidad para una configuración de entrenamiento particular necesitan confirmación por separado.

Información del proyecto

mantenedor
csiro-robotics
idioma principal
Python
Licencia de código de repositorio
No especificado
Licencia de peso modelo
No registrado
Licencia de conjunto de datos
No registrado
Licencia de diseño de hardware
No registrado
Mantenimiento
No archivado en los últimos metadatos registrados
Último envío de repositorio observado
2026-03-04

Las licencias de código no cubren automáticamente los pesos de los modelos, los conjuntos de datos o los diseños de hardware. Los detalles de la licencia no registrada requieren confirmación con el editor.

Secciones de documentación

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

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