InteriorNet 大规模室内场景识别数据集

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InteriorNet 是一个用于大规模室内场景理解和映射的 RGB-D 数据集。该数据集包含 2000 万张 pipeline 创建的图像:

(A)作者收集了世界领先家具制造商提供的约 100 万个 CAD 模型。

(B)基于这些模型,大约 1100 名专业设计师创建了约 2200 万个室内布局。大多数布局已应用于现实世界。

(C)对于每个布局,作者都会生成一些配置,以模拟日常生活中不同的照明条件及变化场景。

(D)作者提供了一个交互式模拟器 (ViSim),以帮助创建 ground truth IMU、event 以及单目或立体相机轨迹,包括手绘、随机移动和基于神经网络的真实轨迹。

(E)所有支持的图像序列和 ground truth。