Building3D：用于从点云学习屋顶结构的城市尺度数据集与基准
计算机视觉与模式识别
2023-07-25 v1
摘要
从LiDAR点云进行城市建模是计算机视觉、计算机图形学、摄影测量与遥感中的重要课题。3D城市模型在智慧城市、自主导航、城市规划与制图等方面有广泛应用。然而，现有3D建模数据集主要关注家具或汽车等常见物体。建筑数据集的缺乏已成为将深度学习技术应用于城市建模等特定领域的主要障碍。本文提出一个城市尺度数据集，包含超过16万栋建筑及对应的点云、网格与线框模型，覆盖爱沙尼亚16个城市约998平方公里。我们广泛评估了包含手工设计与基于深度特征方法的最先进算法性能。实验结果表明Building3D具有类内高方差、数据不平衡与大规模噪声等挑战。Building3D是首个也是最大的城市尺度建筑建模基准，允许比较监督与自监督学习方法。我们相信Building3D将促进未来在城市建模、航线规划、网格简化及语义/部件分割等方向的研究。
引用
@article{arxiv.2307.11914,
title = {Building3D: An Urban-Scale Dataset and Benchmarks for Learning Roof Structures from Point Clouds},
author = {Ruisheng Wang and Shangfeng Huang and Hongxin Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.11914},
year = {2023}
}