scannet v2 数据集下载

Scannet V2数据集下载后,如何用Python快速检查与验证文件完整性? 本文详细介绍了如何使用Python快速检查与验证Scannet V2三维数据集的文件完整性。通过基础验证、文件完整性深度检查、数据可视化验证和自动化验证脚本,确保下载的数据集完整无误,避免后续实验问题。特别适合计算机视觉和三维重建领域的研究者使用。 阅读详情
AI摘要

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。

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'
Scannet v2 数据集实战:Python脚本下载与子集应用指南 本文提供了Scannet v2数据集的实战指南,重点介绍如何使用官方Python脚本高效下载该大规模室内3D数据集。针对个人研究者的常见需求,详细解析了下载脚本的参数,并演示了如何下载scannet_frames_25k等预处理子集,以节省时间和存储空间。文章还包含数据读取示例和应用建议,帮助读者快速上手3D视觉任务。 阅读详情

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