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巴黎-里尔-3D:一个大型且高质量的城市点云数据集,用于自动分割和分类

Xavier Roynard Jean-Emmanuel Deschaud François Goulette

摘要

本文介绍了一种新的用于自动分割和分类的城市点云数据集,该数据集通过移动激光扫描(MLS)获取。我们详细描述了从采集到后处理和标注的数据集生成过程。该数据集不仅可用于学习分类算法,由于在不同对象之间的划分上给予了极大的关注,因此也可用于学习分割技术。数据集包含在两个城市中通过移动激光扫描获取的大约2公里的点云数据。点的数量和类别的范围使我们认为该数据集可用于训练深度学习方法。此外,我们展示了一些自动分割和分类的结果。该数据集可在以下网址获取:http://caor-mines-paristech.fr/fr/paris-lille-3d-dataset/


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