ScanNet: Richly-annotated 3D Reconstructions of Indoor Scenes 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...
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...
数据集包含：2D部分包括场景下每个帧（通常每50帧抽取一帧以避免重叠信息）与2D标签，实例数据以.png图像文件形式提供，其中彩色图像为8位RGB格式.jpg，深度图片为16位.png（除以1000得到以米为单位的深度）。ScanNet版本附带的2D数据文件包含：*_2d-label.zip，*_2d-instance.zip，*_2d-label-filt.z...
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...
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。
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 Dataset Introduced by Dai et al. inScanNet: Richly-annotated 3D Reconstructions of Indoor Scenes 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,...
ScanNet DataSet数据集下载记录 事情是这样的。 因为最近在研究Visual Grounding的工作,但是3d领域的VG的数据集到笔者目前写这篇文章为止只有三个,即Scanrefer、Nr3D和Sr3D,他们都是基于ScanNet数据集的。而ScanNet数据集是一个1.2T的大型数据集,下载也没有那么好下。
【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...
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。