: Gemensamma 2D-3D-Semantiska data. Vi presenterar en datauppsättning som ger en mängd olika ömsesidigt registrerade modaliteter inklusive: RGB-bilder, djup, ytnormaler, globala XYZ-bilder samt semantiska anteckningar på instansnivå i 2D och 3D. Metoderna är i 2D (t.ex. RGB-avbildningar), 2.5D (t.ex. djup) och 3D (t.ex. maskor). Vi presenterar en datauppsättning av storskaliga inomhusutrymmen som ger en mängd olika ömsesidigt registrerade modaliteter från 2D-, 2.5D- och 3D-domäner, med semantiska och geometriska kommentarer på instansnivå. Datasetet täcker över 6000 m 2 och innehåller över 102 000 RGB-bilder, tillsammans med motsvarande djup, ytnormaler, semantiska kommentarer, globala XYZ-bilder (alla i form av både vanliga och 360 • liksidiga bilder) samt kamerainformation. Den innehåller också registrerade råa och semantiskt kommenterade 3D-maskor och punktmoln. Datasetet möjliggör utveckling av gemensamma och multimodala inlärningsmodeller och potentiellt oövervakade metoder som utnyttjar de regulariteter som finns i stora inomhusutrymmen.
Armeni m.fl. REF gav Building Parser dataset med exempelnivå semantiska och geometriska annoteringar.
Joint 2D-3D-Semantic Data for Indoor Scene Understanding
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}