ScanNet++：一个高保真三维室内场景数据集
计算机视觉与模式识别
2023-08-23 v1
摘要
我们提出 ScanNet++，一个将室内场景的高质量与消费级几何及颜色采集耦合在一起的大规模数据集。每个场景以亚毫米分辨率的高端激光扫描仪采集，同时配准来自 DSLR 相机的 3300 万像素图像，以及来自 iPhone 的 RGB-D 流。场景重建进一步以开放词汇语义进行标注，并对标签歧义场景显式标注以实现全面的语义理解。ScanNet++ 除提供了一个全面涵盖多样且歧义语义标注场景的三维语义场景理解新基准外，还支持基于高质量 RGB 采集、且同样重要地基于消费级图像的新视角合成真实世界基准。目前，ScanNet++ 包含 460 个场景、280,000 张采集的 DSLR 图像，以及超过 370 万 iPhone RGBD 帧。
引用
@article{arxiv.2308.11417,
title = {ScanNet++: A High-Fidelity Dataset of 3D Indoor Scenes},
author = {Chandan Yeshwanth and Yueh-Cheng Liu and Matthias Nießner and Angela Dai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.11417},
year = {2023}
}
备注
ICCV 2023. Video: https://youtu.be/E6P9e2r6M8I , Project page: https://cy94.github.io/scannetpp/