Habitat-Matterport 3D数据集下载及安装教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/habitat-matterport3d-dataset 项目介绍
Habitat-Matterport 3D数据集（HM3D）是由Facebook Research和Matterport合作开发的大规模3D室内空间数据集。该数据集包含1000个高分辨率的3D扫描（数字孪生），涵盖了住宅、商业和市政建筑等多种场景。HM3D数据集旨在为学术和非商业研究提供支持，研究人员可以使用FAIR的Habitat模拟器来训练具身代理（如家庭机器人和AI助手）。
项目下载位置
要下载Habitat-Matterport 3D数据集，请访问项目的GitCode仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/habitat-matterport3d-dataset.git
项目安装环境配置
在安装项目之前，请确保你的系统满足以下环境要求：
- Python 3.8.3
- Conda环境
- Habitat-Sim
- Trimesh
环境配置步骤
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安装Conda： 如果你还没有安装Conda，请先安装Anaconda或Miniconda。
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创建并激活Conda环境： 使用以下命令创建并激活一个新的Conda环境：
conda create -n hm3d python=3.8.3 conda activate hm3d -
安装Habitat-Sim： 使用Conda安装Habitat-Sim：
conda install habitat-sim headless -c conda-forge -c aihabitat -
安装Trimesh： 使用pip安装Trimesh：
pip install "trimesh[easy]==3.9.1" -
安装其他依赖项： 使用以下命令安装项目所需的其他依赖项：
pip install -r requirements.txt
项目安装方式
在完成环境配置后，你可以按照以下步骤安装Habitat-Matterport 3D数据集：
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克隆仓库： 使用以下命令克隆GitCode仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/habitat-matterport3d-dataset.git cd habitat-matterport3d-dataset -
设置PYTHONPATH： 将项目路径添加到PYTHONPATH中：
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$PWD -
下载数据集： 根据Habitat-Sim的官方教程下载所需的数据集，并将其路径设置为环境变量：
export HM3D_ROOT=<PATH TO HM3D glbs> export GIBSON_ROOT=<PATH TO GIBSON glbs> export MP3D_ROOT=<PATH TO MP3D glbs> export ROBOTHOR_ROOT=<PATH TO ROBOTHOR glbs> export REPLICA_ROOT=<PATH TO REPLICA plys> export SCANNET_ROOT=<PATH TO SCANNET glbs>
项目处理脚本
Habitat-Matterport 3D数据集提供了多个处理脚本来帮助你进行实验和分析：
- scale_comparison：用于比较HM3D与其他数据集的规模
- quality_comparison：用于比较HM3D与其他数据集的重建完整性和视觉保真度
- pointnav_comparison：用于训练和评估PointNav代理在HM3D和其他数据集上的表现
每个目录下都提供了详细的README文件，指导你如何运行相应的实验。
示例脚本
# 运行scale_comparison实验
cd scale_comparison
python compute_scene_metrics.py
通过以上步骤，你可以成功下载、安装并运行Habitat-Matterport 3D数据集。这个数据集为研究人员提供了一个强大的工具来训练和评估具身AI代理在各种室内环境中的表现。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
