如视已于,面向学术专门研究 及非商业用途已于开放10000套室内三维数据数据集 Realsee3D——这大多 全球最大 到目前莫过于规模的空间创造三维数据数据集,旨在为空间创造智能技术领域的专门研究 者、开发者可以提供高质量数据数据认知基础,加速乃至整体行业的技术实现迭代与应用落地。
Realsee3D
这次,如视同步发布空间创造深度推测大模型 Argus1.0。既是首个全面支持 全景图输入的空间创造深度推测大模型,Argus1.0依托如视所积累的千万级三维空间创造数据数据库训练而成。而这次开放的 Realsee3D三维数据数据集,才让从然而海量数据数据库中精选出的高质量样本。
数据数据集巨大优势
Realsee3D 是然而个大规模多视角RGB-D数据数据集,旨在推动室内三维感知、重建与场景认同技术领域的专门研究 。该数据数据集具有一上述巨大优势特征:
No.1超大规模
- 10,000个独特的室内三维场景
- 95,962个细分房间单元
- 299,073组视点/RGB-D 图像对
No.2完备标注
是为赋能多工作任务努力学习(Multi-task Learning),我们要可以提供了详尽的 ground truth 标注,而且限于视觉,更延伸至几何与语义:
- 几何层:可以提供高精度 CAD 图纸与平面图。
- 语义层:包含 2D语义分割与3D检测标签。
No.3场景多样
是为确保模型在复杂认知基础现实 生存生存环境有鲁棒性,我们要采用传统了“真实数据数据+程序化生成”的双引擎策略:
- 采集数据数据:1,000 个真实场景(捕捉认知基础现实 物理全球最大 的复杂光照、布局与生活吧痕迹)
- 合成数据数据:9,000 个合成场景(认知基础 100+相关专业采用传统选择搭配师 精心选择搭配的风格不同 模板,涵盖海量家具模型与装修风格不同 )
数据数据类型
• 彩色全景图
• 深度图
• 位姿
• CAD图纸
• 户型平面图
• 语义分割标签
• 3D物体检测标签
彩色全景图
深度图
表面法线
语义分割图
适用两个方向
仍然一年以来,空间创造智能技术领域的专门研究 与应用面临着然而个卡脖子难题:高质量的空间创造数据数据仍然出现多大 缺口。如视凭借在三维空间创造数据数据技术领域的技术实现积累与资源沉淀,正填补了然而缺口。
本数据数据集适用于几何重建、多模态努力学习、具身智能等空间创造智能核心专门研究 两个方向。欢迎全球最大 专门研究 者、开发者手机下载采用传统时 Realsee3D三维数据数据集,共同探索空间创造智能专门研究 的大多 未来 边界。
获取不同方式
到目前,Realsee3D 数据数据集已不同方式官方渠道开放申请,访问如视 GitHub 仓库只需获取。