Tillgång till stora, varierande RGB-D dataset är avgörande för att träna RGB-D scen förståelse algoritmer. Befintliga datauppsättningar omfattar dock bara ett begränsat antal vyer eller en begränsad skala av mellanslag. I detta papper presenterar vi Matterport3D, en storskalig RGB-D dataset med 10.800 panoramautsikter från 194.400 RGB-D bilder av 90 byggnadsskala scener. Anteckningar är försedda med ytrekonstruktioner, kameraposer och 2D och 3D semantiska segmenteringar. Den exakta globala anpassningen och omfattande, mångsidiga panoramavyer över hela byggnader möjliggör en mängd övervakade och självövervakade datorseende uppgifter, inklusive keypoint matchning, vy överlappning förutsägelse, normal förutsägelse från färg, semantisk segmentering, och regionklassificering.
Matterport3D REF innehåller 10 800 panoramabilder som täcker 360
Matterport3D: Learning from RGB-D Data in Indoor Environments
{'venue': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}