Vision meets robotics: The KITTI dataset

Artikeleigenschaften
  • Sprache
    English
  • DOI (url)
    10.1177/0278364913491297
  • Veröffentlichungsdatum
    2013/08/23
  • Zeitschrift
    The International Journal of Robotics Research
  • Indian UGC (Zeitschrift)
  • Auffrischen
    11
  • Zitate
    2,553
  • A Geiger Karlsruhe Institute of Technology and Max Planck Institute for Intelligent Systems Tübingen, Germany
  • P Lenz Department of Measurement and Control Systems, Karlsruhe Institute of Technology, Germany
  • C Stiller Department of Measurement and Control Systems, Karlsruhe Institute of Technology, Germany
  • R Urtasun Toyota Technological Institute at Chicago, IL, USA
Abstrakt
Login
Zitieren
Geiger, A, et al. “Vision Meets Robotics: The KITTI Dataset”. The International Journal of Robotics Research, vol. 32, no. 11, 2013, pp. 1231-7, https://doi.org/10.1177/0278364913491297.
Geiger, A., Lenz, P., Stiller, C., & Urtasun, R. (2013). Vision meets robotics: The KITTI dataset. The International Journal of Robotics Research, 32(11), 1231-1237. https://doi.org/10.1177/0278364913491297
Geiger A, Lenz P, Stiller C, Urtasun R. Vision meets robotics: The KITTI dataset. The International Journal of Robotics Research. 2013;32(11):1231-7.
Journalkategorien
Technology
Electrical engineering
Electronics
Nuclear engineering
Electronics
Technology
Engineering (General)
Civil engineering (General)
Technology
Mechanical engineering and machinery
Sie können auch mögen
Auffrischen
Login
Zitate
Login
Zitationsanalyse
Kategorie Kategorie Wiederholung
Technology: Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering: Electric apparatus and materials. Electric circuits. Electric networks1,167
Technology: Electrical engineering. Electronics. Nuclear engineering: Electronics1,011
Technology: Engineering (General). Civil engineering (General)1,005
Science: Mathematics: Instruments and machines: Electronic computers. Computer science856
Technology: Mechanical engineering and machinery619
Die erste Studie, die diesen Artikel zitiert hat, trug den Titel Disparity and optical flow partitioning using extended Potts priors und wurde in 2014. veröffentlicht. Die aktuellste Zitierung stammt aus einer 2024 Studie mit dem Titel Disparity and optical flow partitioning using extended Potts priors Seinen Höhepunkt an Zitierungen erreichte dieser Artikel in 2022 mit 600 Zitierungen.Es wurde in 452 verschiedenen Zeitschriften zitiert., 21% davon sind Open Access. Unter den verwandten Fachzeitschriften wurde diese Forschung am häufigsten von Sensors zitiert, mit 230 Zitierungen. Die folgende Grafik veranschaulicht die jährlichen Zitationstrends für diesen Artikel.
Zitate verwendeten diesen Artikel für Jahr