Video-3D-LLM项目中ScanNet数据集完整下载指南

Video-3D-LLM项目中ScanNet数据集完整下载指南

Video-3D-LLM The code for paper ''Video-3D LLM: Learning Position-Aware Video Representation for 3D Scene Understanding''. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/Video-3D-LLM

在3D视觉与语言模型交叉研究领域，ScanNet数据集作为重要的室内场景三维数据集，经常被用于各类3D理解任务。本文将为使用Video-3D-LLM项目的研究者详细介绍如何正确获取ScanNet完整数据集，特别是容易被忽略的测试集部分。

ScanNet数据集版本解析

ScanNet目前有两个主要版本：v1和v2。v2版本相比v1在数据质量和标注完整性上有所提升，包含更多场景和更丰富的标注信息。完整的数据集包含超过1500个室内场景扫描数据，分为训练集、验证集和测试集三部分。

数据集组成结构

ScanNet数据集采用sceneXXXX的命名方式组织场景数据，其中：

• scene0000~scene0706：通常为训练集和验证集部分
• scene0707~scene0806：测试集部分（共100个场景）

许多研究者在初次使用时容易遗漏测试集部分，导致无法完整复现评估流程。

完整下载方法

要获取包含测试集在内的完整ScanNet v2数据集，需要遵循以下步骤：

1. 从官方渠道获取下载权限（需要填写数据使用协议）
2. 使用官方提供的Python下载脚本download_scannet.py
3. 执行完整下载命令：python3 download_scannet.py -o [输出目录]

该脚本会自动下载包括测试集在内的所有场景数据，确保数据集完整性。下载过程可能需要较长时间和充足存储空间（完整数据集约1.3TB）。

数据预处理建议

对于Video-3D-LLM项目，建议在数据预处理阶段注意：

1. 检查所有场景是否完整下载
2. 验证测试集场景的完整性
3. 按照项目要求统一数据格式
4. 建立合理的数据目录结构

常见问题解决

若遇到测试集场景缺失的情况，首先确认：

• 是否使用了最新版的下载脚本
• 下载命令是否正确执行
• 存储空间是否充足
• 网络连接是否稳定

通过本文介绍的方法，研究者可以确保获取完整的ScanNet数据集，为后续的3D场景理解和多模态研究奠定数据基础。正确完整的数据集是保证实验可复现性和结果可靠性的首要条件。

Video-3D-LLM The code for paper ''Video-3D LLM: Learning Position-Aware Video Representation for 3D Scene Understanding''. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/Video-3D-LLM