ScanNet：丰富的室内场景3D重建

安吉拉·戴    天使X。Chang公司    Manolis Savva公司    马西耶·哈尔伯
托马斯·芬克豪斯    马蒂亚斯·尼纳

斯坦福大学普林斯顿大学慕尼黑技术大学

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新闻

• 2018-06-11:ScanNet v2版本.
• 2018年6月11日:ScanNet基准挑战可获得的.
• 2018-02-11：浏览界面可用。
• 2018-02-04：我们是2018年稳健愿景挑战研讨会在2018年CVPR在盐湖城。参与测试您的算法并赢得奖品！
• 2017-09-30：数据服务器代码已发布
• 2017-02-01：ScanNet初始版本

介绍

ScanNet是一个RGB-D视频数据集，在1500多次扫描中包含250万个视图，用3D相机姿势、表面重建和实例级语义分段进行注释。为了收集这些数据，我们设计了一个易于使用且可扩展的RGB-D捕获系统，该系统包括自动曲面重建和众包语义注释。我们表明，使用这些数据有助于在几个3D场景理解任务中实现最先进的性能，包括3D对象分类、语义体素标记和CAD模型检索。更多信息可以在我们的纸张.

如果您使用ScanNet数据或代码，请引用：

@正在进行{dai2017扫描，title={ScanNet:丰富的室内场景3D重建}，author={戴，安吉拉和张，安琪尔X和萨瓦，马诺利斯和哈尔伯，马西耶和冯霍斯，托马斯和聂，马提亚斯}，booktitle={Proc.计算机视觉和模式识别（CVPR），IEEE}，年份={2017年}}

更改日志

请参阅详细的更改日志在这里.

• 2018-11-06:ScanNet v2版本.

许可证

ScanNet数据根据ScanNet使用条款，代码根据MIT许可证发布。

浏览

ScanNet数据可以在线浏览。

• 查询扫描
• 浏览扫描按场景类型分组

代码和数据

请访问我们的主要项目存储库，以获取更多信息，并访问代码、数据和经过培训的模型：https://github.com/ScanNet/ScanNet网站

使用我们的3D CNN架构在ScanNet中对3D扫描进行语义体素标记。体素颜色表示预测或地面真实类别。

致谢

ScanNet项目由谷歌探戈、英特尔、NSF（IIS-1251217和VEC 1539014/1539099）以及斯坦福大学研究生奖学金资助。我们还感谢Occipital捐赠结构传感器和Nvidia捐赠硬件，以及Max-Planck视觉计算中心和斯坦福大学CURIS项目的支持。

Toan Vuong、Joseph Chang和Helen Jiang帮助开发了移动扫描应用程序，Hope Casey-Allen和Duc Nugyen开发了注释界面的早期原型。我们感谢Alex Sabia扫描和验证注释，以及Halle Pollack、Julian Massarani和Michael Fang检查注释。最后但同样重要的是，我们要感谢所有其他帮助扫描并让我们进入扫描空间的志愿者，以及所有对界面设计进行注释并给予我们反馈的AMT工作人员。

上次更新时间：2018-02-11