NYC-SCD

该数据集是一个多类别的3D语义变化检测数据集，其数据来源于2014年和2017年在纽约市采集的高质量航空激光扫描（ALS）数据，涵盖了多样化的城市场景。该数据集不仅包含了城市地表覆盖的语义标签，还包含了变化类别，如未变化、新建、拆除和新增杂物等。数据集的覆盖面积达到了22.5平方公里，任务目标是进行3D语义变化检测。

This dataset is a multi-class 3D semantic change detection dataset. Its data originates from high-quality Airborne Laser Scanning (ALS) data collected in New York City in 2014 and 2017, covering diverse urban scenes. It not only includes semantic labels for urban surface cover, but also contains change categories such as no change, new construction, demolition, and added debris. The dataset covers an area of 22.5 square kilometers, and its task objective is 3D semantic change detection.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

NYC-SCD是一个多类别3D语义变化检测数据集，基于2014年和2017年纽约市的高质量机载激光扫描数据构建，覆盖面积22.5平方公里。该数据集旨在支持多时相点云的3D语义变化检测研究，用于评估相关算法模型。