Stanford Large-Scale 3D Indoor Spaces Dataset (S3DIS)

dataset

1.1 概述

2D-3D-S 数据集提供了来自 2D、2.5D 和 3D 域的各种相互注册的模态，以及实例级语义和几何注释。它占地6,000平方米，收集自6个大型室内区域，这些区域来自3座不同的建筑物。它包含超过 70,000 张 RGB 图像，以及相应的深度、表面法线、语义注释、全局 XYZ 图像（均采用常规和 360° 等距柱状图的形式）以及相机信息。它还包括注册的原始和语义注释 3D 网格和点云。该数据集能够开发联合和跨模式学习模型以及利用大型室内空间中存在的规律性的潜在无监督方法。

1.2 数据采集

1. 使用 Matterport 相机收集数据，该相机结合了 3 个结构光传感器，可在每个扫描位置 360 度旋转期间捕获 18 个 RGB 和深度图像。
1. 3D 纹理网格、原始 RGB-D 图像和相机元数据。
1. 使用这些数据作为基础来生成额外的 RGB-D 数据并通过对网格进行采样来制作点云。
1. 直接在 3D 点云而不是图像上对数据进行语义注释，然后将每个点的标签投影到 3D 网格和图像域上。

1.2 设备

1.2.1 相机

matterport

1.2.2 传感器

Structure Sensor

Intel RealSense

Kinect Sensor

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