MASSTAR est un ensemble de données de scène multimodales à grande échelle proposé conjointement par l'Université Sun Yat-sen, l'Université des sciences et technologies de Hong Kong et d'autres institutions, se concentrant sur les tâches de prédiction et d'achèvement de surface. L'ensemble de données contient plus de 1 000 modèles de maillage 3D au niveau de la scène, dont certains proviennent du monde réel. Outre les modèles 3D, l'ensemble de données contient également des images correspondantes, du texte descriptif et des données de nuage de points.

Pour créer l'ensemble de données MASSTAR, les chercheurs ont développé une chaîne d'outils polyvalente capable d'extraire efficacement des modèles de maillage 3D de haute qualité à partir de scènes complexes et de générer des données multimodales correspondantes. MASSTAR a de larges perspectives d'application dans des domaines tels que la robotique, la reconstruction 3D de haute qualité et la conduite autonome, et fournit un support de données solide pour résoudre les problèmes de complétion de surface dans des scènes complexes.