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Turin3D：在城市LiDAR分割中评估标签稀缺下的适应策略
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了Turin3D数据集，覆盖都灵市中心约1.43平方公里，包含近7000万个点，旨在解决城市建模中的标签稀缺问题。通过比较多种点云语义分割模型的性能并应用半监督学习技术，显著提升了模型表现。该数据集将公开发布，推动户外点云分割研究的发展。
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关键要点
- Turin3D数据集覆盖都灵市中心约1.43平方公里，包含近7000万个点。
- 该数据集旨在解决城市建模中的标签稀缺问题。
- 通过比较多种点云语义分割模型的性能，显著提升了模型表现。
- 应用半监督学习技术以利用未标记的训练集。
- 该数据集将公开发布，推动户外点云分割研究的发展。
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