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全球最大的3D數(shù)據(jù)集公開(kāi)了！標(biāo)記好的10800張全景圖

Imfan / 1163人閱讀

摘要：你一定不想錯(cuò)過(guò)這個(gè)全球較大的公開(kāi)數(shù)據(jù)集。令人興奮的是，斯坦福普林斯頓等的研究人員聯(lián)手給大量的空間打了些標(biāo)簽，并將標(biāo)記數(shù)據(jù)以數(shù)據(jù)集的形式公開(kāi)出來(lái)。這是目前世界上較大的公開(kāi)數(shù)據(jù)集，其中的標(biāo)注意義重大。

你一定不想錯(cuò)過(guò)這個(gè)全球較大的公開(kāi)3D數(shù)據(jù)集。

本文作者為Matt Bell，是3D掃描解決方案提供商Matterport的聯(lián)合創(chuàng)始人、首席戰(zhàn)略官。在本文中，Bell親述Matterport公開(kāi)的這個(gè)數(shù)據(jù)集細(xì)節(jié)，我們隨他去看看。

一路走來(lái)，Matterport見(jiàn)證了3D數(shù)據(jù)集在深度學(xué)習(xí)多領(lǐng)域的巨大力量。我們?cè)谶@個(gè)領(lǐng)域研究了很久，希望將一部分?jǐn)?shù)據(jù)分享給研究者使用。令人興奮的是，斯坦福、普林斯頓、TUM等的研究人員聯(lián)手給大量的空間打了些標(biāo)簽，并將標(biāo)記數(shù)據(jù)以Matterport 3D數(shù)據(jù)集的形式公開(kāi)出來(lái)。

這是目前世界上較大的3D公開(kāi)數(shù)據(jù)集，其中的標(biāo)注意義重大。

像ImageNet、COCO這種比較大的2D數(shù)據(jù)集創(chuàng)建于2010年左右，是高精2D圖像分類(lèi)系統(tǒng)工具。我們希望Matterport這種3D+2D的數(shù)據(jù)集也能提升AI系統(tǒng)的認(rèn)知力、理解力，帶動(dòng)3D研究的發(fā)展。

Matterport的行業(yè)影響力巨大，從增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、機(jī)器人技術(shù)、3D重構(gòu)到更好地理解3D圖像，我們一直在推進(jìn)。

數(shù)據(jù)集“魔盒”

數(shù)據(jù)集中包含了10800張尺寸相同的全景圖（RGB+深度圖像），這些圖片是從90個(gè)建筑場(chǎng)景的194400張RGB色彩模式的深度圖像中挑選出來(lái)的，圖像均用Matterport的Pro 3D相機(jī)拍攝。

這些場(chǎng)景的3D模型已經(jīng)用實(shí)例級(jí)對(duì)象分割做了標(biāo)記，你可以在 https://matterport.com/gallery 網(wǎng)站中交互式探索不同的Matterport 3D重建模型。

幾種不同的解鎖姿勢(shì)

很高興地告訴大家，這個(gè)數(shù)據(jù)集非常實(shí)用。下面我將介紹Matterport研究的幾個(gè)方向。

目前，我們內(nèi)部用這個(gè)數(shù)據(jù)集做過(guò)這樣一個(gè)系統(tǒng)，將用戶拍攝的照片分割成房間，并將其分類(lèi)。這個(gè)系統(tǒng)的表現(xiàn)不錯(cuò)，甚至在沒(méi)有門(mén)或隔斷隔開(kāi)情況下，也能分辨出不同的房間類(lèi)型（例如廚房和餐廳）。

此外，我們也在學(xué)習(xí)用深度學(xué)習(xí)方法填充3D傳感器夠不到的區(qū)域。這方便了用戶快速拍攝廣闊的開(kāi)放空間，如倉(cāng)庫(kù)、購(gòu)物中心、商業(yè)地產(chǎn)、工廠和新類(lèi)型的房間等。

不妨看一個(gè)簡(jiǎn)單的示例。在這個(gè)例子中，我們的算法通過(guò)顏色和局部深度，預(yù)測(cè)深度值和深度傳感器的表面方向(法向量)。由于這些區(qū)域太遠(yuǎn)，無(wú)法被深度傳感器探測(cè)到。

其實(shí)，我們還能用它在用戶拍攝的空間中劃分出不同對(duì)象。與現(xiàn)在3D模型不同的是，這些完全分割的模型能較精確識(shí)別空間中的物體。這樣就解鎖了很多使用姿勢(shì)，包括自動(dòng)生成含有空間內(nèi)容和特征的詳細(xì)列表，并自動(dòng)看到不同家具在空間中的樣子。

我們還有個(gè)小目標(biāo)，比如讓任何空間能夠被索引、搜索、排序和理解，讓用戶找到想要的東西。

比如，你想找到個(gè)地方度假，你希望那里有三間大臥室，配備著現(xiàn)代化廚房，客廳內(nèi)還有內(nèi)置的壁爐，在陽(yáng)臺(tái)上能看到下面的池塘風(fēng)景，還有一扇落地窗？我們可以做到。

比如，你想盤(pán)點(diǎn)辦公室里所有家具，想比較建筑工地上的管道和CAD模型是否一致？也so easy。

論文中還展示了一系列其他用例，包括通過(guò)深度學(xué)習(xí)的特性提高特征匹配、二維圖像的表面法向量估計(jì)，以及識(shí)別基于體素模型的架構(gòu)特征和對(duì)象等。

我們的下一步

正如上面所說(shuō)，你可以使用這些數(shù)據(jù)、代碼和論文，我們很愿意聽(tīng)聽(tīng)大家是如何使用它們的，也很期待與研究機(jī)構(gòu)合作開(kāi)展一些項(xiàng)目。

如果你對(duì)3D和更大的數(shù)據(jù)集感興趣，也歡迎加入我們，感謝參與項(xiàng)目的所有人。

最后，附數(shù)據(jù)集地址：

https://niessner.github.io/Matterport/

Code地址：

https://github.com/niessner/Matterport

論文下載地址：

https://arxiv.org/pdf/1709.06158.pdf

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