在本节中,我们总结了使用我们的框架收集的数据,以建立ScanNet数据集。这个数据集是大约一个月的数据采集的快照,由20名用户在几个国家的不同地点进行。它有500多名众包工作者在Mechanical Turk平台上进行注释。由于我们的框架以无监督的方式运行,并且人们正在不断地收集数据,这个数据集在不断地有机地增长。在这里,我...
ScanNet数据集有21种不同的场景类型,作者只对13类子集进行评估。 2 数据集评估 3D 语义标签预测的格式:每个顶点要有一个类,然后这个顶点要和_vh_clean_2.ply文件契合,同时每个预测文件每个顶点包含一行,每行包含预测类的整数标签ID。如下格式,每个txt应该是: 10 10 2 2 2 ⋮ 39 每个场景应该是: unzip_roo...
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数据集 是通过RGBD摄像机得到的3维激光点云,不是通过lidar扫描得到。 数据集包含xyz和label信息,不包含颜色信息。 一共1513个室内场景数据(每个场景中点云数量都不一样),共21个类别的对象(0-20,总共已知类别应该是20,类别0应该是未知类别,即未标注点云),其中,1201个场景用于训练,312个场景用于测试。 从...
2-Scannet数据集内容概述是强推!面向交通驾驶领域的深度学习实战-三维重建NeuralRecon配置解读教程!(人工智能)的第2集视频,该合集共计5集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
scannet数据集 是通过RGBD摄像机得到的3维激光点云,不是通过lidar扫描得到。 数据集包含xyz和label信息,不包含颜色信息。 一共1513个室内场景数据(每个场景中点云数量都不一样),共21个类别的对象(0-20,总共已知类别应该是20,类别0应该是未知类别,即未标注点云),其中,1201个场景用于训练,312个场景用于测试。
Scannet是一个实例级的室内RGB-D数据集,包括2D和3D数据。它是标记体素而不是点或物体的集合。到目前为止,ScanNet的最新版本ScanNet v2已经收集了1513个带注释的扫描,表面覆盖率接近90%。在语义分割任务中,这个数据集被标记在20类带注释的三维体化对象中。
为了解决这个问题,本文介绍了一个ScanNet的大规模室内场景3D重建和语义分割数据集。该数据集包含1513个室内场景的2.5M视角,具有3D相机姿态、表面重建和语义分割的注释。并且为了收集这些数据,设计了一个易于使用和可伸缩的RGB-D捕获系统,其中包括自动表面重建和众包语义注释。实验结果表明使用这些数据有助于在几个三维场景...
【语义分割数据】——Scannet下载与简介 1. 简介 ScanNet是一个RGB-D视频数据集,在超过1500次扫描中包含250万点击量,使用3D摄像机姿态、表面重建和实例级语义分割进行注释。为了收集这些数据,我们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注释。我们表明,使用这些数据有助于在几个3D...
我们在PPBS数据集上评估了三种模型:(1) ScanNet, (2) 基于手工创建特征的机器学习管道和 (3) 结构同源管道。对于手工创建的特征基线,我们为每个氨基酸计算了各种几何、化学和进化特征,并使用xgboost (一种最先进的基于树的分类算法)。对于结构同源管道,首先使用MultiProt构建训练集链和查询链之间的成对局部结构排列...