三类激光雷达、25个数据集：树种识别中的跨数据源泛化研究
英文标题：Three LiDARs, Twenty-Five Datasets: Cross-Source Generalization in Tree-Species Recognition
研究团队推出了 FOR-species20K，这是目前用于树种分类的最大公开 LiDAR 基准数据集。该数据集整合了来自地面、移动和机载激光扫描（TLS、MLS、ALS）独立采集的 25 个数据集，涵盖 33 个树种。同时，研究提出了一种多分辨率、多视角的 ConvNeXt 架构，重点探究模型在不同传感器与采集源之间的泛化能力。该工作为三维点云林业遥感与生态监测提供了标准化的基准评测体系，有助于推动树种智能识别算法的跨场景实际落地。
打开原文相关 1.6 · 机会 0
2.1 KB
640 B
612 B
380 B
9.1 KB
32.7 KB
22.8 KB
24.2 KB
34.7 KB
中文
摘要
arXiv 编号：arXiv:2610.22606v1
公告类型：新增 (new)
FOR-species20K 是目前用于树种分类的最大公开激光雷达（LiDAR）基准数据集，汇总了涵盖 33 个树种、来自 25 个独立采集的地面、移动和机载激光扫描（TLS、MLS、ALS）数据集。我们在该基准上引入了一种多分辨率、多视角的 ConvNeXt 深度学习架构，系统评估了树种识别任务中的跨数据源泛化性能。
BibTeX 格式引用
English / 原文
BibTeX formatted citation
×