scannet数据集:
一共1513个采集场景数据(每个场景中点云数量都不一样,如果要用到端到端可能需要采样,使每一个场景的点都相同),共21个类别的对象,其中,1201个场景用于训练,312个场景用于测试,有四个评测任务:3D语义分割、3D实例分割、2D语义分割和2D实例分割。
如果去官网下载,要填一个TOS协议,然后发邮件过去,会得到python脚本。
类似下面这样,脚本放在github里保存。
#coding:utf-8
#!/usr/bin/env python
# Downloads ScanNet public data release
# Run with ./download-scannet.py (or python download-scannet.py on Windows)
# -*- coding: utf-8 -*-
import argparse
import os
import urllib.request #(for python3)
# import urllib
import tempfile
BASE_URL = 'http://kaldir.vc.in.tum.de/scannet/'
TOS_URL = BASE_URL + 'ScanNet_TOS.pdf'
FILETYPES = ['.sens', '.txt',
'_vh_clean.ply', '_vh_clean_2.ply',
'_vh_clean.segs.json', '_vh_clean_2.0.010000.segs.json',
'.aggregation.json'

本文介绍了Scannet数据集的详细信息,包括1513个采集场景数据,涵盖21个类别对象,以及针对3D和2D的语义与实例分割评估任务。文章还提供了下载数据集的方法,并展示了如何使用Python脚本处理和读取点云数据。
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