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 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...
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_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...
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...
必应词典为您提供scannet的释义,网络释义: 建成北欧数据通信网络;网络;
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。
scannet 添加到生词本 用户正在搜索 zéophage,zéophyllite,zéoscope,ZEP,Zephiran,zéphire,zéphyr,zéphyrien,zeppelin,zermattite, 相似单词 (h)yponomeute,(s)chelem,“分灶吃饭”, 用户正在搜索 zêta,zêta et dzêta,zététique,zéthrène,zetland,zeugite,zeugma,zeugme,zeugogéosynclinal,zeunérite,...
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: ...