DeepLoc は、大規模な都市屋外の位置特定データセットです。データセットは現在、110 x 130 メートルのエリアにわたるシーンで構成されており、ロボットはさまざまな運転モードでそのエリアを複数回横断しています。

さらに、このデータセットは、画像ごとにピクセル化されたセマンティック セグメンテーション アノテーションの 10 カテゴリを提供します。データ セットはトレーニングとテストの 2 つの部分に分かれており、トレーニング セットには 2,737 枚の画像が含まれ、テスト セットには 1,173 枚の画像が含まれます。データセットには、グローバル GPS/INS データと LiDAR 測定値も含まれています。

このデータセットには、大量の照明、天候の変化、繰り返し構造、反射ガラスと透明ガラスのアーキテクチャが含まれているため、グローバル ローカリゼーション、カメラの再ローカライゼーション、セマンティック セグメンテーション、ビジュアル オドメトリ、閉環検出などのビジョンベースのアプリケーションにとっては非常に困難です。