RELLIS-3D 野外场景数据集

RELLIS-3D 是一个在非道路环境中收集的多模态数据集，包含 13,556 个激光雷达扫描和 6,235 个图像的标注。这些数据是在德克萨斯 A&M 大学的雷利斯校区收集的，对现有的算法提出了挑战，这些算法与班级不平衡和环境地形有关。

RELLIS-3D is a multimodal dataset collected in off-road environments, containing annotations for 13,556 LiDAR scans and 6,235 images. The data was collected on the RELLIS Campus of Texas A&M University, and it poses challenges for existing algorithms related to class imbalance and environmental terrain.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

RELLIS-3D是一个多模态野外场景数据集，包含13,556个激光雷达扫描和6,235个图像标注，采集自非道路环境，具有挑战性的班级不平衡和地形特点。数据集提供多种传感器数据格式，包括LiDAR点云、RGB图像等，适用于语义分割等任务。