其次,尽管相对较小的SceneNN数据集能够在其自己的数据集中学到合理的程度,但它并不适用于ScanNet中发现的更大范围的环境。另一方面,在ScanNet上训练可以很好地转化为在SceneNN上测试;因此,使用ScanNet的训练数据,SceneNN上的测试结果得到了显著改善。有趣的是,当将ScanNet的训练数据与ShapeNet的部分扫描混合时,这些结果可...
关于ScanNet:ScanNet是一个RGB-D视频数据集,在超过1500次扫描中可包含250万次浏览,带有3D相机姿态、表面重构和实例级语义分割的注释。为了收集这些数据,设计了一个易于使用和可扩展的RGB-D捕获系统,包括自动表面重建和众包语义标注。使用这些数据 SLAM、三维重建,语义相关数据集大全 ...
Scannet计算指标用于评估三维场景理解相关任务表现。 它为衡量算法在扫描数据处理效果上提供量化标准。顶点准确率是评估重建顶点位置精确程度的指标。表面准确率关注重建表面与真实表面的贴合情况。对于模型完整性,考量重建模型是否涵盖全部关键部分。方向一致性指标反映重建物体方向与实际的相符度。语义分割准确率衡量对场景中...
scannet_frames_25k 的存储大小为 5.6GB。 另一个子集 scannet_frames_test 用于基准评估,大小为 610MB。 下载与访问: 用户可以通过 ScanNet 的官方网站 http://www.scan-net.org/ 申请并下载数据集。 下载时,用户需要遵守 ScanNet 的使用条款,并可能需要向指定的邮箱发送申请。 综上所述,ScanNet 数据集是一...
ScanNet 是一个 RGB-D 视频数据集,包含超过 1500 个扫描的 250 万个视角,数据集中提供了 3D 相机姿势、表面重建和实例级语义分割标注。为了收集这些数据,设计了一个易于使用且具有扩展性的 RGB-D 捕获系统,包括自动化的表面重建和众包的语义标注。实验表明,使用此数据可以在多个 3D 场景理解任务(如 3D 物体分类...
ScanNet++包含激光扫描、DSLR高质量RGB图像、消费级手机相机及多模态配准,还有长尾和多标签语义理解。数据集的主要用途是新视点合成和3D语义理解,其中的2D图像也可以用来做一些SfM。当然也有一些局限性,比如为了保证光度一致性,作者固定了所有DSLR的亮度,因此可能会有曝光过度或者曝光不足的情况。
ScanNet 数据集是一个大规模的 RGB-D 视频数据集,它包含了丰富的三维场景理解任务所需的数据,如三维物体分类、语义体素标签和 CAD 模型检索等。数据集中的每个文件都有特定的作用,以下是一些常见文件及其作用的解释: _vh_clean.ply和_vh_clean_2.ply: ...
App will find all hosts in your home network or in selected IP range. It can be used not only to know who are using your WiFi and learn more about every device, but also for solving professional tasks. By installing ScanNet - Network Scanner on your device, you get a handy and easy-...
首先,Scannet的结果可以通过语义分割来解读。语义分割是将场景中的每个像素点分配给特定的语义类别,例如墙壁、地板、家具等。通过Scannet进行语义分割,可以获得每个像素点的语义标签,从而实现对室内场景的语义理解。 其次,Scannet还可以用于实例分割。实例分割是在语义分割的基础上,进一步将相同类别的物体区分开来,每个物体被...
ScanNet对其输入是可区分的,并且不需要进化信息,可以与结构预测工具一起使用,以指导具有特定的结合或非结合特性的蛋白质的设计 (例如,非免疫性的治疗性蛋白质)。 最后,可解释的端到端学习与自我监督学习技术相结合,可以为在自然界中发现的具有功能的结构基序的完整词库铺平道路,加深我们对蛋白质功能核心原理的理解。