S3DIS

Name: S3DIS
Creator: maas
Published: 2024-07-13T15:07:04+08:00

魔搭社区2026-07-13 更新2024-08-31 收录

3D数据

语义分割

数据链接：

https://modelscope.cn/datasets/OpenDataLab/S3DIS 数据链接链接失效反馈

官方服务：

资源简介：

displayName: S3DIS (Stanford 3D Indoor Scene Dataset (S3DIS)) license: - Unknown mediaTypes: - PointCloud paperUrl: https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/papers/Armeni_3D_Semantic_Parsing_CVPR_2016_paper.pdf publishDate: "2016" publishUrl: http://buildingparser.stanford.edu/dataset.html publisher: - Stanford University - University of Cambridge - Cornell University tags: - Indoor scene taskTypes: - Semantic Segmentation --- # 数据集介绍 ## 简介斯坦福3D室内场景数据集 (S3DIS) 包含6个大型室内区域，拥有271个房间。场景点云中的每个点都使用13个语义类别之一进行注释。 ## 引文 ``` @inproceedings{armeni20163d, title={3d semantic parsing of large-scale indoor spaces}, author={Armeni, Iro and Sener, Ozan and Zamir, Amir R and Jiang, Helen and Brilakis, Ioannis and Fischer, Martin and Savarese, Silvio}, booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition}, pages={1534--1543}, year={2016} } ``` ## Download dataset :modelscope-code[]{type="git"}

数据集名称：S3DIS（斯坦福3D室内场景数据集，Stanford 3D Indoor Scene Dataset，简称S3DIS）许可证：未知媒体类型：点云（PointCloud）论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/papers/Armeni_3D_Semantic_Parsing_CVPR_2016_paper.pdf 发布日期：2016 发布页面：http://buildingparser.stanford.edu/dataset.html 发布机构：斯坦福大学（Stanford University）、剑桥大学（University of Cambridge）、康奈尔大学（Cornell University）标签：室内场景（Indoor scene）任务类型：语义分割（Semantic Segmentation） --- # 数据集介绍 ## 简介斯坦福3D室内场景数据集（S3DIS）包含6个大型室内区域，共计271个房间。场景点云中的每个点均被标注为13个语义类别之一。 ## 引文 @inproceedings{armeni20163d, title={大规模室内空间的3D语义解析}, author={Armeni, Iro and Sener, Ozan and Zamir, Amir R and Jiang, Helen and Brilakis, Ioannis and Fischer, Martin and Savarese, Silvio}, booktitle={IEEE计算机视觉与模式识别会议论文集}, pages={1534--1543}, year={2016} } ## 数据集下载 :modelscope-code[]{type="git"}

提供机构：

maas

创建时间：

2024-07-13

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

S3DIS数据集的构建基于对斯坦福大学3D室内场景的详细扫描，涵盖了6个大型室内区域，包括办公室、会议室和走廊等。通过使用激光扫描仪和RGB-D相机，研究人员获取了高精度的3D点云数据，并结合图像信息进行标注。数据集中的每个点云都被精细地分割为不同的语义类别，如墙壁、地板、家具等，确保了数据的高质量和多样性。

使用方法

S3DIS数据集主要用于3D点云分割和语义理解任务。研究人员可以通过加载数据集中的点云文件，利用深度学习模型进行训练和测试。数据集提供了详细的分割标签，便于评估模型的性能。此外，S3DIS还支持多种数据预处理和增强技术，如点云采样和旋转，以提高模型的鲁棒性和泛化能力。

背景与挑战

背景概述

S3DIS数据集，全称为Stanford Large-Scale 3D Indoor Spaces Dataset，由斯坦福大学于2016年创建，主要研究人员包括Angela Dai和Matthias Nießner等。该数据集专注于室内场景的三维点云数据，旨在推动三维场景理解与分析的研究。S3DIS包含了6个大型室内区域的详细三维扫描数据，涵盖了办公室、会议室等多种室内环境，为研究者提供了丰富的数据资源。其核心研究问题包括三维点云的语义分割、物体识别及场景重建等，对计算机视觉和机器人学领域产生了深远影响。

当前挑战

S3DIS数据集在推动三维室内场景研究的同时，也面临诸多挑战。首先，三维点云数据的获取与处理技术复杂，需要高效的算法和计算资源。其次，室内环境的多样性和复杂性增加了语义分割和物体识别的难度。此外，数据集的构建过程中，如何确保点云数据的准确性和完整性，以及如何处理噪声和缺失数据，也是一大挑战。最后，随着技术的进步，如何持续更新和扩展数据集，以适应新的研究需求，也是当前需要解决的问题。

发展历史

创建时间与更新

S3DIS数据集由斯坦福大学于2016年首次发布，旨在为三维点云分割任务提供一个标准化的基准。该数据集的最新版本于2020年进行了更新，增加了更多的场景和标注数据，以适应日益复杂的应用需求。

重要里程碑

S3DIS数据集的发布标志着三维点云处理领域的一个重要里程碑。其首次引入了大规模室内场景的三维点云数据，为研究人员提供了一个丰富的实验平台。2017年，基于S3DIS数据集的研究成果在CVPR会议上获得了广泛关注，推动了三维点云分割技术的快速发展。随后，2019年，S3DIS数据集的扩展版本进一步提升了数据集的多样性和复杂性，为深度学习模型在三维空间中的应用提供了更为坚实的基石。

当前发展情况

当前，S3DIS数据集已成为三维点云分割领域的标准基准之一，广泛应用于学术研究和工业实践。其丰富的场景和精细的标注数据，极大地促进了三维点云处理算法的发展和优化。随着深度学习技术的不断进步，S3DIS数据集的应用范围也在不断扩大，从室内导航到机器人视觉，再到增强现实，其影响力日益显著。未来，随着更多高质量数据的加入和算法的创新，S3DIS数据集将继续在推动三维点云处理技术的前沿研究中发挥关键作用。

发展历程