由于要用到三维点云开源数据集,就汇总一下,以后方便查询:

0.斯坦福大学的3D扫描存储库:是初学者用的比较多的数据集,模型居多;

1.悉尼城市目标数据集:扫描的常见城市道路对象,包括车辆,行人,树木等;

2.ASL 数据集:数据类型比较多,目标检测和点云配准的都有;

3.Large-Scale Point Cloud Classification Benchmark(大规模点云分类基准):做大规模点云分类的,涵盖了各种各样的城市场景:教堂、街道、广场、村庄、城堡等;

4.RGB-D对象数据集:300个常见的家庭对象的大数据集,也有室内场景数据集;

5.纽约大学深度数据集:主要是室内场景(办公室,家庭环境等)的数据集;

6.IQmulus & TerraMobilita Contest:这是两个项目框架,收集的是巴黎密集城市环境的3D点云数据,由3亿点组成,可进行点云分割和分类;

7.Oakland 3-D Point Cloud Dataset(奥克兰 ):美国卡耐基梅隆大学周围,激光扫描仪扫描得到,包含训练集,验证集和测试集数据;

8.The KITTI Vision Benchmark Suite:德国卡尔斯鲁厄理工学院的一个项目,利用无人车平台收集的大量城市环境的点云数据集,包含雷达,图像等的数据;

9.Robotic 3D Scan Repository:这个数据集比较适合做SLAM研究,包含了大量的Velodyne雷达数据;

10.三维点云分类的数据集:代表的有ModelNet(CVPR15)[ModelNet10; ModelNet40],PartNet(CVPR19),ScanObjectNN(ICCV19)

11.三维点云检测的数据集:代表的有KITTI(CVPR12)[3D Object Detection; BEV], ApolloScape(19),Argoverse(CVPR19), A*3D(19), Waymo(19)

12.三维点云分割的数据集:代表的有Semantic3D(ISPRS17)[semantic-8; reduced-8], S3DIS(17), ScanNet(CVPR17), NPM3D(IJRR18), SemanticKITTI(ICCV19)

有新的数据集再补…

须知少时凌云志,曾许人间第一流。

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