تورونتو-3D: مجموعة بيانات ليدار متنقلة كبيرة الحجم للفصل الدلالي للطرق الحضرية

يُعد التصنيف الدلالي لسحوبات النقاط الخارجية الضخمة أمرًا بالغ الأهمية لفهم المشاهد الحضرية في مختلف التطبيقات، وخاصة القيادة الذاتية وخرائط المدن عالية الدقة (HD). مع التطور السريع لأنظمة التصوير الليزري المتنقلة (MLS)، أصبحت كميات هائلة من سحوبات النقاط متاحة لفهم المشهد، لكنها لا تزال محدودة في وجود مجموعات بيانات مُعلَّمة وضخمة ومفتوحة للعموم، وهي ضرورية لتطوير الأساليب القائمة على التعلم. تقدم هذه الورقة مجموعة بيانات "تورونتو-3D"، وهي مجموعة بيانات ضخمة لسحوبات النقاط الخارجية الحضرية تم جمعها باستخدام نظام تصوير ليزري متنقل في تورونتو، كندا، لغرض التصنيف الدلالي. تغطي هذه المجموعة ما يقارب 1 كيلومتر من سحوبات النقاط، وتشمل حوالي 78.3 مليون نقطة، مع 8 فئات كائنات مُعلَّمة. تم إجراء تجارب أساسية للتصنيف الدلالي، وأثبتت النتائج قدرة هذه المجموعة على تدريب نماذج التعلم العميق بشكل فعّال. تم إطلاق مجموعة بيانات "تورونتو-3D" لتحفيز الأبحاث الجديدة، وسيتم تحسين التصنيفات وتحديثها بناءً على ملاحظات المجتمع البحثي.