核心版:Toronto-3D 城市道路语义分割数据集 加拿大 MLS 点云数据(7830 万点 + 8 类标注)
Toronto-3D 数据集是城市道路语义分割领域专用的大型户外点云数据集,专为 AI 论文写作、深度学习模型训练、计算机视觉语义分割研究设计。
核心信息
数据来源:加拿大多伦多 MLS 系统官方采集,数据真实性与权威性有保障
覆盖范围:包含约 1 公里城市户外区域点云数据,累计点数达 7830 万个
标注规格:细分 8 个核心对象类,标记精准度高,满足语义分割任务核心需求
适用场景:AI 论文实验、深度学习模型训练(语义分割方向)、城市道路视觉研究、点云数据处理实战
Toronto-3D 城市道路语义分割数据集.zip
(11.92 KB, 需要: RMB 10 元)


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