従来の点群データセットは，ある都市のひとつの区画などが対象になっており，データセットの規模が小さかった．提案するデータセットでは都市域を包括するような範囲において，13クラスのラベル付き点群データセットを整備し公開した．

ベンチマークとして，点群の深層学習手法をによるセグメンテーション結果を比較した．ベンチマーク実験により，大規模な点群をどのようにサンプリングして分割するか，RGB（カラー）情報を取得するかどうか，大幅に不均衡なクラス分布の影響，未知の地域に対するロバスト性の欠如など，多くの課題が明らかになった．

https://github.com/QingyongHu/SensatUrban