Toronto-3D ist ein groß angelegter Punktwolken-Datensatz für den städtischen Außenbereich zur semantischen Segmentierung. Dieser groß angelegte beschriftete Datensatz wurde vom MLS-System in Toronto, Kanada, erworben, deckt ungefähr 1 km Punktwolke ab und besteht aus ungefähr 78,3 Millionen Punkten mit 8 beschrifteten Objektklassen.

Zitat

Bitte erwägen Sie, unsere Arbeit zu zitieren: @inproceedings{tan2020toronto3d, title={{Toronto-3D}: Ein groß angelegter mobiler Lidar-Datensatz für die semantische Segmentierung städtischer Straßen}, Autor={Tan, Weikai und Qin, Nannan und Ma, Lingfei und Li, Ying und Du, Jing und Cai, Guorong und Yang, Ke und Li, Jonathan}, booktitle={Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops}, Seiten={202–203}, Jahr={2020} }