DeepLoc ist ein groß angelegter Datensatz zur Positionierung im städtischen Außenbereich. Der Datensatz besteht derzeit aus einer einzigen Szene, die eine Fläche von 110 x 130 Metern umfasst und die der Roboter in unterschiedlichen Fahrmodi mehrmals durchquert.

Darüber hinaus bietet der Datensatz pixelweise semantische Segmentierungsanmerkungen von 10 Kategorien für jedes Bild. Der Datensatz ist in zwei Teile unterteilt: Training und Test. Der Trainingssatz umfasst 2.737 Bilder und der Testsatz umfasst 1.173 Bilder. Der Datensatz enthält auch globale GPS/INS-Daten und LiDAR-Messungen.

Dieser Datensatz stellt eine große Herausforderung für visuelle Anwendungen dar, wie etwa globale Lokalisierung, Kameraneulokalisierung, semantische Segmentierung, visuelle Odometrie und Schleifenschlusserkennung, da er umfangreiche Beleuchtung, Wetterschwankungen, sich wiederholende Strukturen, Reflexionen und transparente Glasgebäude enthält.