ScanNet

ScanNet是一个大规模室内场景3D重建数据集，由斯坦福大学、普林斯顿大学和慕尼黑工业大学的研究团队联合开发。该数据集包含超过1500个室内场景的RGB-D视频序列，总计250多万个视图，并提供了3D相机姿态、表面重建和实例级语义分割的丰富标注。ScanNet主要用于3D场景理解研究，支持3D物体分类、语义体素标注等计算机视觉任务，是室内场景理解领域的重要基准数据集。