资源丨2200万室内场景数据集，包含语义、全景、灯光等十余种效果

最新推荐文章于 2025-06-08 18:18:15 发布
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帝国理工和酷家乐发布了InteriorNet，一个包含2200万室内场景的数据集，用于深度学习训练和SLAM基准测试。数据来自1100多名设计师，包括实际装修案例，提供多种样式如3D、全景、灯光、语义分割等。所有设计均为3D形式，易于理解和应用。

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郭一璞 发自 凹非寺 
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

最近，帝国理工和酷家乐放出了一个名为InteriorNet的室内场景数据集，包含2200万室内场景，涵盖这些场景的3D、全景、灯光、语义、景深等多种不同样式，可用于深度学习训练和SLAM基准测试，无需手动标注。

数据的来源是大约1100名专业室内装修设计师的作品，其中不乏已经被业主采用，并且在真实的房子中装修好的设计。这些装修设计作品中，还包含大约100万个世界知名家具制造商提供的家具CAD模型。

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△ 一些设计已经装修出了样板房
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StereoDataset:室内真实场景立体数据集。 它包含2000对具有高精度视差图的图像。 我们希望它可以改善深度立体声匹配网络的泛化性能
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室内场景识别数据集-indoorCVPR_09
04-12
数据集包含67个室内类别，总共15620个图像。图像数量因类别而异，但每个类别至少有100张图像。所有图像均为jpg格式。 TrainImages.txt：包含每个训练图像的文件名。共67 * 80张图片；TestImages.txt：包含每个测试图像的文件名。共67 * 20张图片。
室内场景数据集
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InteriorNet的室内场景数据集，包含2200万室内场景，涵盖这些场景的3D、全景、灯光、语义、景深等多种不同样式，可用于深度学习训练和SLAM基准测试，无需手动标注。
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04-29
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InteriorNet dataset format
10-18
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