是通过RGBD摄像机得到的3维激光点云，不是通过lidar扫描得到。数据集包含xyz和label信息，不包含颜色信息。一共1513个室内场景数据（每个场景中点云数量都不一样），共21个类别的对象（0-20，总共已知类别应该是20，类别0应该是未知类别，即未标注点云），其中，1201个场景用于训练，312个场景用于测试。从每一个场景随机采集8192点是作为一个训练或者测试样本，跟pointnet中单
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2019-11-04 22:47:00
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原创
2021-09-07 14:05:13
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说在前面的话位姿估计（Pose estimation）在计算机视觉领域扮演着十分重要的角色。在使用视觉传感器估计机器人位姿进行控制、机器人导航、增强现实以及其它方面都有着极大的应用。位姿估计这一过程的基础是找到现实世界和图像投影之间的对应点。然后根据这些点对的类型，如2D-2D, 2D-3D, 3D-3D，采取相应的位姿估计方法。当然同一类型的点对也有基于代数和非线性优化的方法之分，如直接线性变（
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2024-02-21 13:42:39
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1.作者可能把scannet数据集分成了训练集和测试集并处理成了.pickle文件。2.在代码运行过程中，作者从.pickle文件中读出训练集1201个场景的x、y、z坐标和测试集312个场景的x、y、z坐标。3.考虑把点存到.txt文件中，用cloudcompare可视化一下。2--地板3--椅子8--沙发20--靠枕单独存入训练数据到txt文件 ：TRAIN_DATASET = scannet
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2019-11-05 09:41:00
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原创 | 文 BFT机器人大型的、有标记的数据集的可用性是为了利用做有监督的深度学习方法的一个关键要求。但是在RGB-D场景理解的背景下，可用的数据非常少,通常是当前的数据集覆盖了一小范围的场景视图，并且具有有限的语义注释。为了解决这个问题，本文介绍了一个ScanNet的大规模室内场景3D重建和语义分割数据集。该数据集包含1513个室内场景的2.5M视角，具有3D相机姿态、表面重建和语义分割的注释
原创
2023-08-25 11:20:05
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1.介绍ScanNet数据集ScanNet is an RGB-D video dataset containing 2.5 million views in more than 1500 scans, annotated with 3D camera poses, surface reconstructions, and instance-level semantic segmentations
只存点云：
TEST_DATASET = scannet_dataset.ScannetDataset(root=DATA_PATH, npoints=NUM_POINT, split='test')
for i in range(len(TEST_DATASET.scene_points_list)):
filename=''.join(["data/test_dataset/tes
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2020-10-03 10:46:00
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//基本语法啦import java.util.Scanner; //引入Scannet类，用于输入public class OuShu { public static void main(String args[]){ Scanner scan = new Scanner(System.in);//注意大小写哦 System.err.println("请输入任意一串字符:
原创
2023-01-25 21:26:19
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//正在学Java,呵呵，挺简单的，拿来练练语法而已。 import java.util.Scanner; //引入Scannet类，用于输入public class OuShu { public static void main(String args[]){ Scanner scan = new Scanner(System.in); //定义对象scan Syst
原创
2023-01-25 21:25:57
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文章目录前言1.数据集介绍2.数据集获取3.导出数据集 前言笔者CV小白选手获取ScanNet数据集是真的闹心，好在最后获取成功啦！这里将这两天获取数据集的详细过程记录一下，希望能够帮助到更多人，一起学习进步！(o(￣▽￣)ブ)1.数据集介绍ScanNet是一个RGB-D视频数据集，包含超过1500次扫描的250万个视图，使用3D相机姿势、曲面重建和实例级语义分割进行注释。官网：https://
二数据集 室内数据集 室内3D目标检测的研究算是一项比较新的研究任务。目前的数据集主要有 ScanNetV2和SUN RGB-D。 ScanNetV2
官方网址：http://www.scan-net.org/论文链接：https://arxiv.org/abs/1702.04405Benchmark:http://kaldir.vc.in.tum.de/scannet_benc
借着使用BRNET工程之际，了解下MMDetection3D框架相关的内容1. MMDetection3D的数据处理的类对于数据处理，MMDetection3D针对每种3D数据集，在代码中实现了一个类来进行数据的处理。在工程【test/test_data/test_datasets/】路径下，存放着数据读取处理的测试脚本。接下来以【test_scannet_dataset.py】为例。
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2024-05-11 21:37:57
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近期打算复现pointcontrast这个模型做语义分割，一直卡在数据集的下载上，觉得有必要搞明白这个数据集是怎么回事。这里要非常感谢两个博主，下面有他们博文的连接，写的很好，我这里整理一下思路。数据集简介数据集的github地址ScanNet 是一个 RGB-D 视频数据集，包含 1500 多次扫描中的 250 万个视图，并使用 3D 相机姿势、表面重建和实例级语义分割进行注释 。 ScanNe
记录下载ScanNetv2数据集中出现的问题，前言：ScanNet V2数据集命令行下载出错 在用官方的方法下载了大概一天后，突然出现了这样的错误：ConnectionResetError: [WinError 10054] 远程主机强迫关闭了一个现有的连接。 这个错误我之前没有见过，可能是下载太频繁了被对方网站认为是恶意攻击了？我以为过段时间就可以再次下载了，所以接下来的一天时间我隔一会就重新运
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2024-01-02 13:59:27
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前言今年CVPR20-paper-list前几天已经出了，所以这里做一点大致的综述介绍在CVPR20上在3D目标检测的一些文章。如下图所示，3D目标检测按照大方向可以分为室外和室内的目标检测，室内场景数据集一般有ScanNet等，该领域研究比较少，笔者注意到的第一篇文章是FAIR的voteNet，采用霍夫投票机制生成了靠近对象中心的点，利用这些点进行分组和聚合，以生成box proposals
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2024-05-27 10:04:43
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前言今年CVPR20-paper-list前几天已经出了，所以这里做一点大致的综述介绍在CVPR20上在3D目标检测的一些文章。如下图所示，3D目标检测按照大方向可以分为室外和室内的目标检测，室内场景数据集一般有ScanNet等，该领域研究比较少，笔者注意到的第一篇文章是来自FAIR的voteNet，采用霍夫投票机制生成了靠近对象中心的点，利用这些点进行分组和聚合，以生成box proposals
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2022-07-28 10:24:23
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作者：蒋天园前言今年CVPR20-paper-list前几天已经出了，所以这里做一点大致的综述介绍在CVPR20上在3D目标检测的一些文章。如下图所示，3D目标检测按照大方向可以分为室外和室内的目标检测，室内场景数据集一般有ScanNet等，该领域研究比较少，笔者注意到的第一篇文章是来自FAIR的voteNet，采用霍夫投票机制生成了靠近对象中心的点，利用这些点进行分组和聚合，以生成box pro
