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...
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。
1 数据集 数据集介绍: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。 2D数据:由于2DRGB-D帧的数据量特别大,作者...
在本节中,我们总结了使用我们的框架收集的数据,以建立ScanNet数据集。这个数据集是大约一个月的数据采集的快照,由20名用户在几个国家的不同地点进行。它有500多名众包工作者在Mechanical Turk平台上进行注释。由于我们的框架以无监督的方式运行,并且人们正在不断地收集数据,这个数据集在不断地有机地增长。在这里,我...
《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...
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视频数据集,可做语义分割和目标检测任务一共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(FPS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...
《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。