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沉沙
2019-02-19
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摘要：本篇文章探讨了大数据采集之2200万室内场景数据集，包含语义、全景、灯光等十余种效果，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对相关内容的理解更加深入。
本篇文章探讨了大数据采集之2200万室内场景数据集，包含语义、全景、灯光等十余种效果，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对相关内容的理解更加深入。
最近，帝国理工和酷家乐放出了一个名为InteriorNet的室内场景数据集，包含2200万室内场景，涵盖这些场景的3D、全景、灯光、语义、景深等多种不同样式，可用于深度学习训练和SLAM基准测试，无需手动标注。
数据的来源是大约1100名专业室内装修设计师的作品，其中不乏已经被业主采用，并且在真实的房子中装修好的设计。这些装修设计作品中，还包含大约100万个世界知名家具制造商提供的家具CAD模型。
△ 一些设计已经装修出了样板房
也就是说，数据集中的这些室内场景，包含了不少真实世界的家具，整体的设计风格也和真实世界中的室内场景相同，没有违和感。
而且，每个室内装修场景还提供了多个不同的样式，包括反射率、景深、鱼眼镜头、照明效果、材料分割、nyu_mask标签、语义分割、光流、全景、不同的彩色灯光效果和物品不同摆放位置效果图。
本文由职坐标整理发布，学习更多的相关知识，请关注职坐标IT知识库！
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