ScanNet V2 室内场景数据集

ScanNet 是一个实例级的室内场景 RGB-D 数据集（2D & 3D 数据），包含 1,500 多次扫描中的 250 万个视图，并使用 3D 摄像机关键点检测 (3D camera poses) 、表面重建和实例级语义分割进行了标注。它是一个标记体素的集合，而不是点或物体。

ScanNet is an instance-level indoor scene RGB-D dataset containing both 2D and 3D data. It encompasses 2.5 million views across over 1,500 scans, and is annotated with 3D camera poses, surface reconstruction results, and instance-level semantic segmentation. It consists of a collection of labeled voxels rather than point clouds or individual objects.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

ScanNet V2是一个大规模的室内场景RGB-D数据集，包含1,513个带标注的3D扫描，覆盖约90%的表面，并标注了20类实例级语义分割的体素化目标。该数据集专为3D场景理解任务设计，如目标分类、语义体素标记和CAD模型检索，有助于提升计算机视觉领域的性能。