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...
scannet 添加到生词本 用户正在搜索 agencier,agenda,agénésie,agénitalisme,agénomyome,agénosome,agénosomie,agenouillement,agenouiller,agenouilloir, 相似单词 (h)yponomeute,(s)chelem,“分灶吃饭”, 用户正在搜索 agglo,agglomérable,agglomérant,agglomérante,agglomérat,agglomération,agglomér...
超大规模3D数据集ScanNet:让机器人,也可以拥有人类的感情 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...
文章中在可扩展的流水线中使用一种新的体积卷积神经网络架构,用于解决语义体素标注任务。结果表明,使用ScanNet数据可以获得比现有数据集更好的性能,这证明了ScanNet数据集的重要性和实用性,该数据集还包括纹理网格、密集的物体级别语义分割和对齐的CAD模型。3D模型是使用RGB-D捕捉系统重建的,其中包括自动表面重建和众包语...
官方主页:https://cy94.github.io/scannetpp/ 3. 摘要 我们提出了ScanNet++,一个大规模的数据集,它耦合了捕获高质量和商品级的室内场景的几何和颜色。每个场景都由亚毫米分辨率的高端激光扫描仪捕获,以及从DSLR相机中注册的33兆像素图像和从iPhone中获得的RGB-D流。场景重建进一步用开放的语义词汇进行标注,带有标签...
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 ...
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。
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。
【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...