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

量子位

于 2018-09-24 13:32:56 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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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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