The ablation study of the SIEANs on NYUDv2 dataset including or not including depth images.

Figshare2018-04-13 更新2026-04-29 收录

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The ablation study of the SIEANs on NYUDv2 dataset including or not including depth images.

创建时间：

2018-04-13

非中心全景室内数据集

室内场景理解

非中心全景图像

非中心全景室内数据集是由阿拉贡工程研究学院计算机科学与系统工程系创建的，包含2574张RGB非中心全景图，涵盖约650个不同室内环境。数据集不仅包含全景图像，还附带深度图和用于房间布局获取的标注信息。该数据集通过随机生成虚拟环境，利用特定的相机投影模型进行图像渲染，实现像素级自动标注。主要应用于室内场景理解，解决基于学习的场景理解算法中数据不足的问题，特别适用于利用非中心系统几何特性的算法开发和评

arXiv2024-01-30 更新2150

MesaTask-10K

室内场景理解

机器人操作

MesaTask-10K是一个大规模的桌面场景数据集，包含约10708个由人工精心制作的布局，确保了场景的真实性和物体间复杂的相互关系。该数据集涵盖了6种常见的室内桌子类别，包括办公桌、餐桌、厨房柜台等。MesaTask-10K数据集基于一个包含超过12000个刚性和交互式3D资产的资产库，每个资产都附带详细的语义信息。数据集的创建过程首先由一个预训练的文本到图像模型生成多样化的桌面场景图像，然后

arXiv2025-09-26 更新260

Dense prediction dataset

密度预测

室内场景理解

The NYUD V2 data set is comprised of video sequences from a variety of indoor scenes as recorded by both the RGB and Depth cameras from the Microsoft Kinect. It features: 1449 densely l

IEEE80

ScanWCF

三维扫描

室内场景理解

ScanWCF是一个针对室内场景实例完成任务的新数据集，由俄勒冈州立大学创建。该数据集包含部分扫描和齐整的地面真实网格，这些网格是标注的、无碰撞的，并 watertight。ScanWCF旨在解决现有数据集在地标真实数据中存在错误的问题，为评估实例场景完成任务的可靠性提供支持。

arXiv2025-04-08 更新270

InteriorNet

室内场景理解

视觉SLAM

系统概述: 用于渲染rgb-d惯性基准的端到端管道，用于大规模内部场景理解和映射。我们的数据集包含由pipeline创建的20M图像 :( A) 我们收集了世界领先家具制造商提供的大约100万个CAD模型。这些模型已在现实世界的生产中使用。(B) 基于这些模型，大约1,100名专业设计师围绕2200万室内布局创建。大多数此类布局已用于现实世界的装饰中。(C) 对于每种布局，我们都会生成许多配置，以

OpenXLab80

The ablation study of the SIEANs on NYUDv2 dataset including or not including depth images.

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