ScanNet
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https://modelscope.cn/datasets/QiaoYiBoss/ScanNet
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#### 下载方法
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:modelscope-code[]{type="git"}
数据集名称:ScanNet
任务类型:语义分割、3D目标检测(3D Object Detection)、深度估计(Depth Estimation)
标签类型:无
媒体类型:无
许可协议:ScanNet自定义许可
发布机构:斯坦福大学、普林斯顿大学、慕尼黑工业大学
标签:3D物体(3D Objects)
发布日期:2017年2月1日
官方发布网址:http://www.scan-net.org/
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1702.04405v2.pdf
## 简介
ScanNet是一款实例级室内场景RGB-D数据集,涵盖2D与3D多模态数据。与基于点云或单目标的传统数据集不同,该数据集以标注体素作为基本处理单元。截至当前,ScanNet v2为其最新正式版本,共收录1513组带完整注释的场景扫描数据,场景表面覆盖度约达90%。在语义分割任务中,该数据集已完成20类带标注的3D体素化对象的标注工作。
## 引文
@inproceedings{dai2017scannet,
title={Scannet: Richly-annotated 3d reconstructions of indoor scenes},
author={Dai, Angela and Chang, Angel X and Savva, Manolis and Halber, Maciej and Funkhouser, Thomas and Nie{ss}ner, Matthias},
booktitle={Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition},
pages={5828--5839},
year={2017}
}
## 数据集下载
可通过Git克隆获取(关联代码标识:modelscope-code,类型为Git)
提供机构:
maas创建时间:
2026-04-16
搜集汇总
数据集介绍

背景与挑战
背景概述
ScanNet是一个实例级室内RGB-D数据集,包含2D和3D数据,采用体素标注。最新版本ScanNet v2包含1513个标注扫描,标注了20类3D物体,适用于语义分割任务。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成



