مجموعة بيانات المطابقة ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد هي مجموعة بيانات تحقق التوافق بين ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد من خلال الاستفادة من العديد من مجموعات البيانات ثلاثية الأبعاد من عمليات مسح RGB-D. تستخدم مجموعة البيانات بيانات من SceneNN و3DMatch. تتكون مجموعة بيانات التدريب من 110 مسح RGB-D، منها 56 مشهدًا من SceneNN و54 مشهدًا من 3DMatch. من خلال أخذ عينات عشوائية من النقاط ثلاثية الأبعاد من سحابة النقاط ثلاثية الأبعاد، يتم استخراج مجموعة من البقع ثلاثية الأبعاد من وجهات نظر مسح مختلفة. تعتمد مجموعة البيانات هذه على طريقة جديدة لتعلم موصوفات النطاقات المتقاطعة المحلية لمطابقة الصور ثنائية الأبعاد وسحابة النقاط ثلاثية الأبعاد. تحتوي مجموعة البيانات على 1.4 مليون مطابقة ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد من مشاهد RGB-D العامة مع ظروف إضاءة وإعدادات مختلفة.

الاستشهاد

إذا وجدتم عملنا مفيداً لأبحاثكم، فيرجى مراعاة الاستشهاد به: @inproceedings{pham2020lcd, العنوان = {{LCD}: {L}الواصفات المكتسبة عبر المجالات للمطابقة ثنائية الأبعاد وثلاثية الأبعاد}, المؤلف = {فام، كوانغ هيو وأوي، ميكايلا أنجلينا وهوا، بينه سون ونغوين، دوك ثانه ورويج، جيما ويونغ، ساي كيت}، عنوان الكتاب = {مؤتمر الجمعية الأمريكية للذكاء الاصطناعي حول الذكاء الاصطناعي}, السنة = 2020 } @inproceedings{hua2016scenenn, العنوان = {{SceneNN}: {A} مجموعة بيانات شبكات المشاهد مع {NN} تعليقات}, المؤلف = {هوا، بينه-سون، وفام، كوانغ-هيو ونغوين، دوك ثانه وتران، مينه-خوي ويو، لاب-فاي ويونغ، ساي-كيت}، عنوان الكتاب = {المؤتمر الدولي حول الرؤية ثلاثية الأبعاد}، السنة = 2016 } @inproceedings{zeng20173dmatch, العنوان = {{3DMatch}: {L}تعلم الواصفات الهندسية المحلية من عمليات إعادة البناء {RGB}-{D}، المؤلفون = {زينغ، آندي وسونغ، شوران ونينر، ماتياس وفيشر، ماثيو وشياو، جيانكسيونغ وفانكهاوزر، توماس}, عنوان الكتاب = {مؤتمر IEEE حول رؤية الحاسوب والتعرف على الأنماط}, السنة = 2017 }