Habitat-Matterport 3D 语义数据集
计算机视觉与模式识别
2023-10-16 v3
摘要
我们提出 Habitat-Matterport 3D 语义（HM3DSEM）数据集。HM3DSEM 是目前学术界可获取的最大规模的具有密集语义标注的 3D 真实空间数据集。它包含 216 个 3D 空间及其中的 3100 个房间内的 142,646 个对象实例标注。其对象标注的规模、质量与多样性远超先前的数据集。HM3DSEM 区别于其他数据集的一个关键之处在于利用纹理信息标注像素级精确的对象边界。我们展示了使用不同方法的 HM3DSEM 数据集在目标导航（Object Goal Navigation）任务中的有效性。使用 HM3DSEM 训练的策略表现优于使用先前数据集训练的策略。在 Habitat ObjectNav Challenge 中引入 HM3DSEM 使得参赛提交从 2021 年的 400 份增加到 2022 年的 1022 份。
引用
@article{arxiv.2210.05633,
title = {Habitat-Matterport 3D Semantics Dataset},
author = {Karmesh Yadav and Ram Ramrakhya and Santhosh Kumar Ramakrishnan and Theo Gervet and John Turner and Aaron Gokaslan and Noah Maestre and Angel Xuan Chang and Dhruv Batra and Manolis Savva and Alexander William Clegg and Devendra Singh Chaplot},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.05633},
year = {2023}
}
备注
15 Pages, 11 Figures, 6 Tables