May, 2024

乡村地形与电力输电系统的 3D 点云数据集 TS40K

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TL;DR我们提出了 TS40K，这是一个包含了超过 4 万千米欧洲农村地区电力传输系统的 3D 点云数据集，用于研究监督学习算法在 3D 场景理解中的性能和关键挑战，如 3D 语义分割和 3D 目标检测的综合分析。
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发现论文，激发创造
  • 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

    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。

    Mar, 2020

  • OpenTrench3D: 地下工程设施语义分割的摄影测量三维点云数据集

    OpenTrench3D 是一种新颖的综合三维语义分割点云数据集，旨在推进地下公共设施勘测和绘图的研究与开发，该数据集涵盖了水利和供热等不同区域和主要设施，适用于跨领域迁移学习实验。

    Apr, 2024

  • 面向城市尺度三维点云的语义分割：数据集、基准和挑战

    本文介绍了一个由三个英国城市中 7.6 平方公里的城市景观组成的大规模城市照相测量点云数据集，其中每个 3D 点都被标记为 13 个语义类别之一，并通过基于现有算法的综合分析来识别了几个关键问题。

    Sep, 2020

  • Semantic3D.net：一个新的大规模点云分类基准

    本文介绍了一个新的 3D 点云分类基准数据集，其中包含超过 40 亿个手动标记的点，用于数据密集型的（深度）学习方法。使用深度卷积神经网络（CNNs）作为工作马的初始提交已经显示出相对于现有技术具有显著的性能改进。我们提供了基线方法描述和通过我们的在线系统提交方法之间的比较。我们希望 Semantic3D.net 能够为 3D 点云标注中的深度学习方法铺平道路。

    Apr, 2017

  • SensatUrban：从城市规模摄影测量点云中学习语义

    本文介绍 SensatUrban 数据集，由近三十亿个带有精细语义注释的点云数据集组成，用于评估最先进的分割算法性能，并分析了限制城市规模点云理解的关键挑战。

    Jan, 2022

  • Paris-Lille-3D：大规模高质量城市点云数据集，用于自动分割和分类

    本文介绍了一种基于移动激光扫描技术获得的城市点云自动分割和分类新数据集，可用于深度学习方法的训练。

    Nov, 2017

  • Campus3D：用于层次式室外场景理解的摄影测量点云基准

    本文介绍了一个丰富注释的 3D 点云数据集，以及用于分层分割任务的有效学习框架。提出了一种基于多任务学习和分层集成的两阶段方法，包括一种考虑不同层次之间一致性的度量。实验结果表明了所提出方法的优越性和分层注释的潜在优势。

    Aug, 2020

  • CityRefer：城市尺度点云数据的地理感知 3D 视觉引导数据集

    介绍了 CityRefer 数据集，该数据集是最大的城市级地理定位数据集，用于表示具体的 3D 物体，并开发了基线系统来执行视觉定位任务。

    Oct, 2023

  • RSUD20K: 自动驾驶中的道路场景理解数据集

    公路场景理解在自动驾驶中至关重要，使机器能够感知视觉环境。本文介绍了 RSUD20K 数据集，它由来自孟加拉国道路的超过 20K 张高分辨率图像组成，包含 13 种物体的 130K 个边界框注释。我们的工作在以往努力的基础上显著改进，提供了详细的注释和更复杂的物体。我们对数据集进行了全面的研究，对各种最先进的目标检测器进行了基准测试，并探索了大型视觉模型作为图像注释器。

    Jan, 2024

  • Building3D: 从点云中学习屋顶结构的城市级数据集和基准

    这篇论文介绍了一个城市建模的数据集 Building3D，它包括超过 160,000 幢建筑物的点云、网格和线框模型，覆盖爱沙尼亚的 16 个城市，面积约为 998 平方公里。作者通过对先进算法的评估发现 Building3D 存在高内类别差异、数据不平衡和大规模噪声等挑战。这个数据集是首个最大规模的城市建模基准，可以用于监督学习和自监督学习方法的比较。作者认为 Building3D 将促进未来在城市建模、航路规划、网格简化和语义 / 部分分割等领域的研究。

    Jul, 2023