ScanNet 是一个 RGB-D 视频数据集,包含 1500 多次扫描中的 250 万个视图,并使用 3D 相机姿势、表面重建和实例级语义分割进行注释 。 ScanNet V2数据集一共1.2T 。(但其实不用全下载,按照对应的任务有选择的下载) RGB-D 传感器是一种特定类型的深度感应设备,与RGB(红色、绿色和蓝色)传感器相机配合使用。 它通...
目前的数据集主要有 ScanNetV2和SUN RGB-D。 ScanNetV2 官方网址:http://www.scan-net.org/ 论文链接:https://arxiv.org/abs/1702.04405 Benchmark: http://kaldir.vc.in.tum.de/scannet_benchmark/ ScanNetV2是由斯坦福大学,普林斯顿大学和慕尼黑工大在CVPR18SH提出的室内场景数据集。ScanNet是一个RGB-D视频...
scannet v2 数据集下载 scannet数据集: 一共1513个采集场景数据(每个场景中点云数量都不一样,如果要用到端到端可能需要采样,使每一个场景的点都相同),共21个类别的对象,其中,1201个场景用于训练,312个场景用于测试,有四个评测任务:3D语义分割、3D实例分割、2D语义分割和2D实例分割。
我们使用这些任务来证明ScanNet使得使用深度学习方法进行3D场景理解任务的监督训练成为可能,并与使用其他现有数据集的数据的性能进行比较。 5.1. 3D对象分类 随着大规模合成3D数据集的出现,如[91, 6],以及3D深度学习的最新进展,研究已经开发了使用几何数据对对象进行分类的方法,使用体积深度网络[91, 82, 52, 13, 66...
作者使用Nyuv2数据里的标签,并且在20类上进行评估。对于实例的评估是不把墙和地板算在内的,按照原样着色_vh_clean_2.labels.ply。 场景类型分类 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...
《ScanNetV2数据集》是由斯坦福大学,普林斯顿大学和慕尼黑工大在CVPR18SH提出的室内场景数据集。《ScanNetV2数据集》是一个RGB-D视频数据集,可用于语义分割和目标检测任务。一共包含1513个采集场景数据,每个场景中点云数量都不同;共有21个类别对象,其中1201个场景用于训练,312个场景用于测试。数据集包含2D和3D数据,2D...
《Geometrically Consistent Plane Extraction for Dense Indoor 3D Maps Segmentation》 基于三维模型的多平面提取方法和基于几何的三维模型语义分割 该论文中两个不同任务。 任务一:基于图的3D物体分割 1.进行正常的稠密三维重建(本文重建的时候用的infiniTAM和NYUv2的数据集) 2.进行超体素分割。 (利用一组超体... ...
scannet v2 数据集下载 scannet数据集: 一共1513个采集场景数据(每个场景中点云数量都不一样,如果要用到端到端可能需要采样,使每一个场景的点都相同),共21个类别的对象,其中,1201个场景用于训练,312个场景用于测试,有四个评测任务:3D语义分割、3D实例分割、2D语义分割和2D实例分割。