Papers with Code 아카이브

Lidar Scene Completion

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하위 태스크
0
평가표
1
보존된 평가 기록
4

Obtaining dense scene representation from a sparse lidar point cloud.

데이터셋

출처에 같은 태스크 이름으로 연결된 데이터셋입니다. 동명 태스크가 포함될 수 있으므로, 비교할 때는 평가 결과의 조건도 확인하세요.

SemanticKITTI

SemanticKITTI is a large-scale outdoor-scene dataset for point cloud semantic segmentation. It is derived from the KITTI Vision Odometry Benchmark which it extends with dense point-wise annotations for the complete 360 field-of-view of the employed automotive LiDAR. The dataset consists of 22 sequences. Overall, the dataset provides 23201 point clouds for training and 20351 for testing. Source: Cylinder3D: An Effective 3D Framework for Driving-scene LiDAR Semantic Segmentation Image Source: https://github.com/PRBonn/semantic-kitti-api

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.