论文地址:ScanNet: Richly-annotated 3D Reconstructions of Indoor Scenes 摘要 利用监督深度学习方法的一个关键要求是要有大量标记过的数据集。遗憾的是,在RGB-D场景理解的背景下,可用的数据非常少——当前的数据集覆盖的场景视图范围有限,并且语义注释有限。为了解决这个问题,我们介绍了Sca
This section is organized as follows. The first subsection provides all mathematical and implementation details for ScanNet. The next subsection is dedicated to the baseline methods. Then the dataset construction, partition and sample weights are covered. After that, we evaluate the impact of induced ...
通过迁移学习训练的ScanNet表现优于其他模型,AUCPR为0.178,L/10的正预测值为27.5% (图5a和补充表5)。与PPBS不同,ScanNet在有或没有进化信息的情况下表现同样出色。 图5:用ScanNet预测BCEs 总的来说,ScanNet的预测与刺突蛋白的已知抗原概况非常一致,并预测了一个通过高通量线性表位扫描无法检测的新表位。我们还预测...
ScanNet++为新视点合成提供了一个新的现实基准,既可以从高质量的RGB捕获,也可以从商品级别的图像中获得,此外还为三维语义场景理解提供了一个新的基准,它全面地封装了多样化和模糊的语义标记场景。目前,ScanNet++包含460个场景,28万张捕获的DSLR图像,以及超过3.7 M的iPhone RGBD帧。 3. 数据集介绍 新视点合成需要大规...
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 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...
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 添加到生词本 用户正在搜索 胆壮,胆子,胆紫素,胆总管,胆总管的,胆总管缝合术,胆总管切除术,胆总管切开术,胆总管取石术,胆总管碎石术, 相似单词 (h)yponomeute,(s)chelem,“分灶吃饭”, 用户正在搜索 掸帚,掸子,黕,旦,旦旦,旦角,旦尼尔,旦夕,旦夕祸福,旦夕难保,...
Angela Dai 是斯坦福大学的一名博士生,在 CVPR 上有一个 Spotlight talk,主要介绍 ScanNet,一个拥有标注过 3D 室内场景重构信息的大规模 RGB-D 数据集。 她最初的想法是,推动数据匮乏的机器学习算法的发展,特别是在 3D 数据上。3D 数据包含更多信息,比如比如大小和物体之间的距离。但 3D 数据更难获取,为其添加...
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...