scannet/scannetv2-labels.combined.tsv -1 2023-09-12 08:28:19 scannet/tasks/scannet_frames_test.zip -1 2023-09-12 08:29:17 scannet/scans_test/scene0769_00/scene0769_00_vh_clean_2.ply -1 2023-09-17 09:58:11 scannet/scans_test/scene0738_00/scene0738_00_vh_clean_2.ply -1 2023-...
考虑到国内网络速度,分享我已经下载好了的scannetv2数据集。同时里面的mm3Ddetection文件夹有经由mmdetection3d框架数据预处理后的文件 分享链接: 百度网盘: 通过网盘分享的文件:scannet 链接: pan.baidu.com/s/1AAeua0 提取码: tzyg --来自百度网盘超级会员v3的分享 天翼云盘: 天翼云盘 珍藏美好生活 家庭云|网盘...
除了重建和注释1513个ScanNet扫描之外,我们还处理了所有的NYU v2 RGB-D序列。结果是一组NYU v2空间的密集重建,带有3D中的实例级对象注释,与现有的基于图像的注释互补。我们还部署了CAD模型对齐众包任务,收集了总共107个虚拟场景解释,由106名工作者在52个ScanNet扫描上放置了对齐的ShapeNet模型。总共检索并放置了681个C...
记录下载ScanNetv2数据集中出现的问题,前言:ScanNet V2数据集命令行下载出错 在用官方的方法下载了大概一天后,突然出现了这样的错误:ConnectionResetError: [WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接。 这个错误我之前没有见过,可能是下载太频繁了被对方网站认为是恶意攻击了?我以为过段时间就可以再次下载...
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。
pytorchunsupervised-learningnyuv2indoorpose-estimationdepth-estimationself-supervisedscanneteccv2020extract-superpixel UpdatedNov 7, 2022 Python SamsungLabs/td3d Star143 Code Issues Pull requests [WACV'24] TD3D: Top-Down Beats Bottom-Up in 3D Instance Segmentation ...
pytorch unsupervised-learning nyuv2 indoor pose-estimation depth-estimation self-supervised scannet eccv2020 extract-superpixel Updated Nov 7, 2022 Python SamsungLabs / td3d Star 138 Code Issues Pull requests [WACV'24] TD3D: Top-Down Beats Bottom-Up in 3D Instance Segmentation pytorch scanne...
ScanNet版本附带的2D数据文件包含：*_2d-label.zip，*_2d-instance.zip，*_2d-label-filt.zip，*_2d-label-filt.zip，文件格式与预处理子集scannet_frames_25k中的标签和实例图像不同。3D部分以.ply格式提供，包含RGB-D视频序列及重建的meshes。类标签与ID：使用Nyuv2数据集的标签，在20个类别上进行...
把体素V1的大小扩大0.01m,记为体素V2,从点集A中取出位于体素V2中的点。 vidx = np.ceil((cur_point_set[mask,:]-curmin)/(curmax-curmin)*[31.0,31.0,62.0]) vidx= np.unique(vidx[:,0]*31.0*62.0+vidx[:,1]*62.0+vidx[:,2]) isvalid= np.sum(cur_semantic_seg>0)/len(cur_semantic_seg)...
In addition to reconstructing and annotating the 1513 ScanNet scans, we have processed all the NYU v2 RGB-D sequences with our framework. The result is a set of dense reconstructions of the NYU v2 spaces with instance-level object annotations in 3D that are complementary in nature to the ...