PandaSet 3D 语义分割数据集

PandaSet 旨在促进和推进自主驾驶和机器学习的研发。 PandaSet 的特点是使用具有类似图像分辨率的前向激光雷达（PandarGT）和机械旋转激光雷达（Pandar64）收集数据。收集的数据采用长方体和分割标注（Scale 3D 传感器融合分割）相结合的方法进行标注。

PandaSet aims to facilitate and advance the research and development of autonomous driving and machine learning. PandaSet is characterized by data collected using a forward-facing LiDAR (PandarGT) and a mechanically rotating LiDAR (Pandar64) with image-like resolution. The collected data is annotated via a combination of cuboid and semantic segmentation annotations (Scale 3D sensor fusion segmentation).

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

PandaSet是一个3D语义分割数据集，旨在推动自动驾驶和机器学习的研究。它结合了前向和机械旋转激光雷达采集的数据，包含超过48,000张摄像头图像和16,000个激光雷达点云扫描，并提供了28个标注和最多37个语义分割标签。