文章目录0介绍(1)简介(2)版本1申请与下载1.1申请1.2使用数据脚本下载指定序列2将下载的数据序列进行转化(1)使用python2.7(ubuntu18.04自带环境)----采用方案报错1：报错2(3)使用python3.8(anaconda创建环境)----弃用方案/参考意义报错1报错2(3)其他序列同样处理：3附录3.1python2.7(ubuntu18.04自带环境)--环境配置：ScanNet数据集下载与导出颜色图、深度图、内参、位姿数据0介绍(1)简介ScanNet是一个RGB-D视频数据集，包含1500多个扫描中的250万个视图，用3D摄像机的姿势、表面重建和实例级的语义

原创|文BFT机器人 大型的、有标记的数据集的可用性是为了利用做有监督的深度学习方法的一个关键要求。但是在RGB-D场景理解的背景下，可用的数据非常少,通常是当前的数据集覆盖了一小范围的场景视图，并且具有有限的语义注释。为了解决这个问题，本文介绍了一个ScanNet的大规模室内场景3D重建和语义分割数据集。该数据集包含1513个室内场景的2.5M视角，具有3D相机姿态、表面重建和语义分割的注释。并且为了收集这些数据，设计了一个易于使用和可伸缩的RGB-D捕获系统，其中包括自动表面重建和众包语义注释。实验结果表明使用这些数据有助于在几个三维场景理解任务上实现最先进的性能，表现在三维对象分类、语义

前言由于最近要研究3D实例分割的代码，需要下载ScanNetV2数据集，期间遇到了一些问题，所以简单记录一下。我查阅一些文章，这些文章并没有给出怎样下载ScanNet中点云数据。ScanNetV2数据集一共1.2T，本文以PointGroup为例，讲解如何下载项目中用到的点云文件（附相关代码）。数据集介绍ScanNetV2数据集作者为AngelaDai，她是斯坦福的一名博士生。她们团队通过收集RGB-D的视频序列，通过ipad应用加深传感器而收集的，然后视频会被上传到服务器，并被自动重建。然后，视频会被给到亚马逊MechanicalTurk，将标注工作众包出去。ScanNetV2是RGB-D数

文章目录前言1.数据集介绍2.数据集获取3.导出数据集前言笔者CV小白选手获取ScanNet数据集是真的闹心，好在最后获取成功啦！这里将这两天获取数据集的详细过程记录一下，希望能够帮助到更多人，一起学习进步！(o(￣▽￣)ブ)1.数据集介绍ScanNet是一个RGB-D视频数据集，包含超过1500次扫描的250万个视图，使用3D相机姿势、曲面重建和实例级语义分割进行注释。官网：https://github.com/ScanNet/ScanNet2.数据集获取申请数据集，申请方式：ScanNetTermsofUsetoscannet@googlegroups.com申请之后会获得两份代码。这里为

近期打算复现pointcontrast这个模型做语义分割，一直卡在数据集的下载上，觉得有必要搞明白这个数据集是怎么回事。这里要非常感谢两个博主，下面有他们博文的连接，写的很好，我这里整理一下思路。数据集简介数据集的github地址ScanNet是一个RGB-D视频数据集，包含1500多次扫描中的250万个视图，并使用3D相机姿势、表面重建和实例级语义分割进行注释。ScanNetV2数据集一共1.2T。（但其实不用全下载，按照对应的任务有选择的下载）RGB-D传感器是一种特定类型的深度感应设备，与RGB（红色、绿色和蓝色）传感器相机配合使用。它通过在每个像素的基础上使用深度信息（与传感器的距离相