InLUT3D：面向点云分析的挑战性真实室内数据集
计算机视觉与模式识别
2024-08-08 v1
摘要
本文介绍了InLUT3D点云数据集，一个旨在推进室内环境场景理解领域的综合性资源。该数据集涵盖了罗兹理工大学W7教学楼内的多样化空间，其特征为高分辨率激光点云和人工标注。同时，我们提出了评估算法所必需的指标和基准指南，以确保可信和可复现的结果。我们期待InLUT3D数据集及其相关基准的引入将催化三维场景理解领域的未来进展，促进方法论的严谨性，并激发该领域的新方法。
引用
@article{arxiv.2408.03338,
title = {InLUT3D: Challenging real indoor dataset for point cloud analysis},
author = {Jakub Walczak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.03338},
year = {2024}
}