核心版：Toronto-3D 城市道路语义分割数据集 加拿大 MLS 点云数据（7830 万点 + 8 类标注）

Toronto-3D 数据集是城市道路语义分割领域专用的大型户外点云数据集，专为 AI 论文写作、深度学习模型训练、计算机视觉语义分割研究设计。

核心信息

数据来源：加拿大多伦多 MLS 系统官方采集，数据真实性与权威性有保障

覆盖范围：包含约 1 公里城市户外区域点云数据，累计点数达 7830 万个

标注规格：细分 8 个核心对象类，标记精准度高，满足语义分割任务核心需求

适用场景：AI 论文实验、深度学习模型训练（语义分割方向）、城市道路视觉研究、点云数据处理实战