Swiss3DCities 上的语义分割：基于航空摄影测量三维点云数据集的基准研究
计算机视觉与模式识别
2020-12-25 v1
摘要
我们引入一个新的室外城市三维点云数据集，覆盖总面积 2.7 ，采样自三座具有不同特征的瑞士城市。该数据集为语义分割手动标注了逐点标签，并使用配备高分辨率相机的多旋翼所获取图像经摄影测量构建。与采用地面 LiDAR 传感器获取的数据集不同，所得点云均匀密集且完整，可用于包括自动驾驶、游戏与智慧城市规划在内的多种应用。作为基准，我们报告了成熟的基于点的深度三维语义分割模型 PointNet++ 的定量结果；在该模型上，我们进一步研究了使用不同城市进行模型泛化的影响。
引用
@article{arxiv.2012.12996,
title = {Semantic Segmentation on Swiss3DCities: A Benchmark Study on Aerial Photogrammetric 3D Pointcloud Dataset},
author = {Gülcan Can and Dario Mantegazza and Gabriele Abbate and Sébastien Chappuis and Alessandro Giusti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.12996},
year = {2020}
}
备注
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