I detta dokument presenteras en ny 3D-punkts cloud classification benchmark data set med över fyra miljarder manuellt märkta punkter, som avses som indata för data-hungriga (djupa) inlärningsmetoder. Vi diskuterar också första inlägg till riktmärket som använder djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) som en arbetshäst, som redan visar anmärkningsvärda prestandaförbättringar jämfört med state-of-the-art. CNN har blivit de facto standard för många uppgifter i datorseende och maskininlärning som semantisk segmentering eller objektdetektering i bilder, men har ännu inte lett till ett verkligt genombrott för 3D-punkt moln märkning uppgifter på grund av brist på träningsdata. Med den massiva datauppsättning som presenteras i detta dokument strävar vi efter att minska detta datagap för att hjälpa till att frigöra den fulla potentialen hos djupinlärningsmetoder för 3D-märkningsuppgifter. Vår semantic3D.net datauppsättning består av täta punktmoln förvärvade med statiska markbundna laserskannrar. Den innehåller 8 semantiska klasser och täcker ett brett utbud av urbana utomhusscener: kyrkor, gator, järnvägsspår, torg, byar, fotbollsplaner och slott. Vi beskriver vårt märkningsgränssnitt och visar att vår datauppsättning ger tätare och mer kompletta punktmoln med mycket högre totala antal märkta punkter jämfört med dem som redan finns tillgängliga för forskarsamhället. Vi ger vidare baslinje metodbeskrivningar och jämförelse mellan metoder som lämnas in till vårt online-system. Vi hoppas att semantic3D.net kommer att bana väg för djupt lärande metoder i 3D-punktsmoln märkning för att lära sig rikare, mer allmänna 3D-representationer, och första inlagor efter bara några månader tyder på att detta verkligen kan vara fallet.
I detta brev undersöker vi registreringsförfarandet genom att använda den manuellt märkta datamängden Semantic3d.net REF.
Semantic3D.net: A new Large-scale Point Cloud Classification Benchmark
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}