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点云公开数据集:Semantic3D

目录

  • 一、基本信息
  • 二、数据分析
    • 2.1、训练集
    • 2.2、semantic-8测试集
    • 2.3、reduce-8测试集
  • 三、数据处理
    • 3.1、拼接坐标和标签
    • 3.2、测试集评价指标获取方法
    • 3.3、验证集结果可视化

一、基本信息

Semantic3D数据集并提供了一个大型标记的自然场景 3D 点云数据集，总点数超过 40 亿。它还涵盖了一系列不同的城市场景：教堂、街道、铁轨、广场、村庄、足球场、城堡等等。数据集提供的点云使用最先进的设备进行静态扫描，并包含非常精细的细节。旨在帮助深度神经网络等数据要求高的方法充分发挥其能力，并学习比以往任何时候都更丰富的 3D 表示。

论文:SEMANTIC3D.NET: A NEW LARGE-SCALE POINT CLOUD CLASSIFICATION BENCHMARK

数据下载地址:
semantic-8、

本文标签： 点云公开数据集Semantic3D

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