ScanNet

displayName: ScanNet
taskTypes:
- Semantic Segmentation
- 3D Object Detection
- epth Estimation
labelTypes: []
mediaTypes: []
license:
- ScanNet Custom
publisher:
- Stanford University
- Princeton University
- Technical University of Munich
tags:
- attrs: null
id: 1755
name:
en: 3D Objects
zh: 3D 物体
publishDate: '2017-02-01'
publishUrl: http://www.scan-net.org/
paperUrl: https://arxiv.org/pdf/1702.04405v2.pdf

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## 简介
ScanNet 是一个包含 2D 和 3D 数据的实例级室内 RGB-D 数据集。它是标记体素的集合，而不是点或对象。截至目前，ScanNet v2 是 ScanNet 的最新版本，已经收集了 1513 个带注释的扫描，表面覆盖率约为 90%。在语义分割任务中，该数据集被标记为 20 类带注释的 3D 体素化对象。
## 引文
```
@inproceedings{dai2017scannet,
title={Scannet: Richly-annotated 3d reconstructions of indoor scenes},
author={Dai, Angela and Chang, Angel X and Savva, Manolis and Halber, Maciej and Funkhouser, Thomas and Nie{\ss}ner, Matthias},
booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition},
pages={5828--5839},
year={2017}
}
```

## Download dataset
:modelscope-code[]{type="git"}

数据集名称：ScanNet
任务类型：语义分割、3D目标检测（3D Object Detection）、深度估计（Depth Estimation）
标签类型：无
媒体类型：无
许可协议：ScanNet自定义许可
发布机构：斯坦福大学、普林斯顿大学、慕尼黑工业大学
标签：3D物体（3D Objects）
发布日期：2017年2月1日
官方发布网址：http://www.scan-net.org/
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1702.04405v2.pdf

## 简介
ScanNet是一款实例级室内场景RGB-D数据集，涵盖2D与3D多模态数据。与基于点云或单目标的传统数据集不同，该数据集以标注体素作为基本处理单元。截至当前，ScanNet v2为其最新正式版本，共收录1513组带完整注释的场景扫描数据，场景表面覆盖度约达90%。在语义分割任务中，该数据集已完成20类带标注的3D体素化对象的标注工作。

## 引文

@inproceedings{dai2017scannet,
title={Scannet: Richly-annotated 3d reconstructions of indoor scenes},
author={Dai, Angela and Chang, Angel X and Savva, Manolis and Halber, Maciej and Funkhouser, Thomas and Nie{ss}ner, Matthias},
booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition},
pages={5828--5839},
year={2017}
}

## 数据集下载
可通过Git克隆获取（关联代码标识：modelscope-code，类型为Git）

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

ScanNet是一个实例级室内RGB-D数据集，包含2D和3D数据，采用体素标注。最新版本ScanNet v2包含1513个标注扫描，标注了20类3D物体，适用于语义分割任务。