SensatUrban est un ensemble de données de nuages de points photogrammétriques à l'échelle de la ville. L'ensemble de données couvre une superficie de 7,6 kilomètres carrés dans trois villes britanniques (Birmingham, Cambridge et York) et est étiqueté avec près de 3 milliards de points d'annotation sémantique. Chaque point de l'ensemble de données est annoté comme l'une des 13 catégories sémantiques, telles que le sol, la végétation, la voiture, etc.

Citation

Si vous trouvez nos travaux utiles pour vos recherches, veuillez envisager de les citer : @inproceedings{hu2020towards, titre={Vers une segmentation sémantique des nuages de points 3D à l'échelle urbaine : un ensemble de données, des points de référence et des défis}, auteur={Hu, Qingyong et Yang, Bo et Khalid, Sheikh et Xiao, Wen et Trigoni, Niki et Markham, Andrew}, titre_du_livre={Actes de la conférence IEEE/CVF sur la vision par ordinateur et la reconnaissance des formes}, année={2021} } @article{hu2022sensaturban, titre={Sensaturban : Apprentissage de la sémantique à partir de nuages de points photogrammétriques à l’échelle urbaine}, auteur={Hu, Qingyong et Yang, Bo et Khalid, Sheikh et Xiao, Wen et Trigoni, Niki et Markham, Andrew}, journal={International Journal of Computer Vision}, volume={130}, nombre={2}, pages={316–343}, année={2022}, éditeur={Springer} }