Mar, 2020

Toronto-3D：一个用于城市道路语义分割的大规模移动激光雷达数据集

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TL;DR本文介绍了由移动激光扫描系统在加拿大多伦多获取的大型城市室外点云数据集 Toronto-3D，覆盖约 1 公里的点云，包含大约 7830 万个点，共有 8 个标记的物体类别，通过基准实验进行语义分割，结果表明该数据集可以有效地训练深度学习模型，以此鼓励新的研究并且尽可能更新改进。
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发现论文，激发创造
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    Sep, 2020

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    Nov, 2017

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    Jan, 2022

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    Apr, 2017

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    Sep, 2019

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    Jul, 2023

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    Oct, 2023

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    Aug, 2020

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    May, 2024

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    Apr, 2024