点云语义分割是依据空间、几何及纹理等多重特征对点云数据进行准确划分的过程。通过这一过程，相同划分内的点云展现出相似的特性，为众多应用奠定了坚实基础。在三维重建领域，点云的有效分割尤为关键，但当点云规模在不断增大，传统的分割算法已经很难满足实际需求，就需要点云语义分割数据集的应用，今天我们给大家来介绍几种常用的点云语义分割数据集。

 1、Semantic3D数据集。作为适用于大型室外场景的数据集，主要是通过激光雷达对周围场景进行扫描得到相关数据，这种数据集总计超过40亿个点，8个类别标签，其中包含了各种城市和乡村场景，如农场，市政厅，运动场，城堡和广场等15个训练数据集和15个测试数据集。

2、Semantic KITTI数据集。这是一个基于KITTI Vision Benchmark里程计数据集的大型的数据集，显示了市中心的交通、住宅区，在其原始的数据集中，有22个序列，而且该数据集和KITTI数据集等数据集可以通用。

3、Shape Net数据集。这是一个由对象的三维CAD模型表示的形状存储库，注释丰富，规模较大。Shape Net包含来自多种语义类别的3D模型，并按照Word Net分类法的组织，能够完成部件分割任务，即不仅知道这个点云数据大的分割，还要将进行小部件分割。

总之，近年来，随着自动驾驶和三维重建技术的不断发展，需要处理的点云规模也快速增大，传统的聚类算法和基于随机采样一致性的分割算法较难满足实时性和精度要求，这就需要点云语义分割数据集来发挥作用，我们建议有需要的企业要根据自身需求和实际工况，有针对地选择合适的点云数据集，才能得到理想的结果。