Full 2D-3D-Semantic est un ensemble de données d'images d'espace intérieur à grande échelle couvrant une zone intérieure allant jusqu'à 6 000 mètres carrés, contenant plus de 70 000 images RVB, ainsi que la profondeur correspondante, les normales de surface, les annotations sémantiques, les images XYZ globales (toutes sous forme d'images régulières et équirectangulaires à 360°), les informations sur la caméra, les informations d'enregistrement, les maillages 3D annotés sémantiquement et les nuages de points. L'ensemble de données fournit des modes d'enregistrement mutuel entre les domaines 2D, 2,5D et 3D, et comporte des annotations sémantiques et géométriques au niveau de l'instance.

L'ensemble de données permet le développement de modèles d'apprentissage conjoints et intermodaux et de méthodes potentielles non supervisées en exploitant les régularités existant dans les espaces intérieurs à grande échelle.