論文の概要: Industrial3D: A Terrestrial LiDAR Point Cloud Dataset and CrossParadigm Benchmark for Industrial Infrastructure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.28660v1
• Date: Mon, 30 Mar 2026 16:46:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-31 23:18:45.516883
• Title: Industrial3D: A Terrestrial LiDAR Point Cloud Dataset and CrossParadigm Benchmark for Industrial Infrastructure
• Title（参考訳）: Industrial 3D: 産業インフラのための地上LiDARポイントクラウドデータセットとクロスパラダイムベンチマーク
• Abstract要約: 本研究では,水処理施設13施設から612万点を6ミリ分解能でラベル付けした地上LiDARデータセットであるIndustrial3Dを提案する。 最も近いMEPデータセットの6.6倍のスケールで、Industrial3Dは産業用3Dシーン理解のための最大かつ最も要求の多いテストベッドを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.030856353505795
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Automated semantic understanding of dense point clouds is a prerequisite for Scan-to-BIM pipelines, digital twin construction, and as-built verification--core tasks in the digital transformation of the construction industry. Yet for industrial mechanical, electrical, and plumbing (MEP) facilities, this challenge remains largely unsolved: TLS acquisitions of water treatment plants, chiller halls, and pumping stations exhibit extreme geometric ambiguity, severe occlusion, and extreme class imbalance that architectural benchmarks (e.g., S3DIS or ScanNet) cannot adequately represent. We present Industrial3D, a terrestrial LiDAR dataset comprising 612 million expertly labelled points at 6 mm resolution from 13 water treatment facilities. At 6.6x the scale of the closest comparable MEP dataset, Industrial3D provides the largest and most demanding testbed for industrial 3D scene understanding to date. We further establish the first industrial cross-paradigm benchmark, evaluating nine representative methods across fully supervised, weakly supervised, unsupervised, and foundation model settings under a unified benchmark protocol. The best supervised method achieves 55.74% mIoU, whereas zero-shot Point-SAM reaches only 15.79%--a 39.95 percentage-point gap that quantifies the unresolved domain-transfer challenge for industrial TLS data. Systematic analysis reveals that this gap originates from a dual crisis: statistical rarity (215:1 imbalance, 3.5x more severe than S3DIS) and geometric ambiguity (tail-class points share cylindrical primitives with head-class pipes) that frequency-based re-weighting alone cannot resolve. Industrial3D, along with benchmark code and pre-trained models, will be publicly available at https://github.com/pointcloudyc/Industrial3D.
• Abstract（参考訳）: 密点雲の自動意味理解は、Scan-to-BIMパイプライン、ディジタルツイン構築、そして建設業界のデジタルトランスフォーメーションにおけるアセット検証コアタスクの前提条件である。 しかし、工業機械、電気、配管(MEP)施設では、TLSによる水処理工場、チラーホール、ポンプステーションの買収は、建築ベンチマーク(例えばS3DISやScanNet)が適切に表現できないような、極端な幾何学的曖昧さ、厳しい閉塞、極端な階級的不均衡を示す。 本研究では,水処理施設13施設から612万点を6ミリ分解能でラベル付けした地上LiDARデータセットであるIndustrial3Dを提案する。 最も近いMEPデータセットの6.6倍のスケールで、Industrial3Dは産業用3Dシーン理解のための最大かつ最も要求の多いテストベッドを提供する。 さらに、第1の産業横断ベンチマークを確立し、統一されたベンチマークプロトコルの下で、完全教師付き、弱教師付き、教師なし、基礎モデル設定を含む9つの代表的手法を評価する。 最良監督法は55.74% mIoUであり、ゼロショットポイントSAMは15.79%-39.95パーセンテージポイントギャップに達し、工業TLSデータの未解決領域転送課題を定量化している。 統計的残差(215:1の不均衡、S3DISより3.5倍重い)と幾何学的曖昧さ(テールクラスポイントはヘッドクラスパイプと円筒型プリミティブを共有している)は周波数ベースの再重み付けだけでは解決できない。 Industrial3Dは、ベンチマークコードと事前トレーニングされたモデルとともに、https://github.com/pointcloudyc/Industrial3Dで公開される。

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