STPLS3D signifie Semantic Terrain Points Labeling – Synthetic 3D, qui vise à fournir un ensemble de données de mesure aérienne à grande échelle (y compris des nuages de points 3D annotés synthétiques et réels) pour les tâches de segmentation sémantique et de segmentation d'instances. L'ensemble de données contient :

• Nuage de points de 1,27 kilomètre carré de paysage.
• 62 nuages de points synthétiques avec différents styles de bâtiments, types de végétation et formes de terrain L'ensemble de données synthétiques couvre environ 16 kilomètres carrés de paysage urbain, avec jusqu'à 18 classes sémantiques à grain fin et 14 classes d'instances. L'Université Cornell a publié cet ensemble de données.

Citation

Si vous trouvez nos travaux utiles pour vos recherches, veuillez envisager de les citer : @inproceedings{Chen_2022_BMVC, auteur = {Meida Chen et Qingyong Hu et Zifan Yu et Hugues THOMAS et Andrew Feng et Yu Hou et Kyle McCullough et Fengbo Ren et Lucio Soibelman}, titre = {STPLS3D : un ensemble de données de nuages de points 3D synthétiques et réels issus de la photogrammétrie aérienne à grande échelle}, booktitle = {33e Conférence britannique sur la vision artificielle 2022, {BMVC} 2022, Londres, Royaume-Uni, 21-24 novembre 2022}, éditeur = {{BMVA} Press}, année = {2022}, url = {https://bmvc2022.mpi-inf.mpg.de/0429.pdf} }