包含点云和图像的CV数据集有哪些

在计算机视觉领域，点云和图像结合的数据集为研究者提供了丰富的信息，用于进行立体图像处理、3D物体检测、3D跟踪等多种任务。以下是一些包含点云和图像的CV数据集：

1. nuScenes 数据集：这是一个多模态数据集，包含了大约140万张摄像机图像和39万张激光雷达扫描，适用于3D物体检测、3D跟踪、语义分割和运动预测等任务。2

2. 点云图像融合数据集：这种类型的数据集通过将点云数据与图像数据进行融合或配准，产生更加综合且信息丰富的数据集。在Python中，可以使用特定的库来处理这类数据。3

3. 武大空间智能研究所发布的点云数据集：该数据集与算法研究工作相关，涉及点云数据处理和分析。4

4. ShapeNet 数据集：这是一个大规模的点云数据集，包含了55种常见物品类别和513000个三维模型，适用于点云分类和形状分析。9

5. 3D AffordanceNet 数据集：这是一个基于3D点云数据的功能可供性数据集，包含18种功能、23个类别、23k物体，并提供了三个基准任务。10

6. RGBD 数据集：提供了1449张RGBD图像，并进行了像素级标注，适用于语义分割和实例分割。通过RGB图和深度图，可以计算得到对应的三维点云。8

7. CVPR2021 提出的新数据集：包括卫星图、点云、音频字幕等，这些数据集在CVPR2021上发表，并被研究者用于不同的视觉任务。7

这些数据集为计算机视觉任务提供了丰富的资源，使研究者能够在车载环境和其他应用场景中评估和改进算法的性能。