深入了解ScanNet

一、ScanNetV2

ScanNetV2是一個由斯坦福大學提供的大型3D掃描數據集，包含超過1.5k個場景的完整3D重建，每個場景的重建結果包含RGB圖像、深度圖、3D點雲和語義標籤等信息，可用於目標檢測、語義分割、語義SLAM等應用。

使用以下代碼，可以通過python的trimesh庫加載ScanNet數據集的PLY格式文件：

import trimesh

mesh = trimesh.load('/path/to/file.ply')

使用以下代碼，可以將ScanNet數據集的語義標籤轉換為NYU-40語義類別：

def map_scannet_to_nyu40(label):
    mapping = {
        0: 11,     # wall
        1: 11,     # floor
        2: 11,     # ceiling
        3: 5,      # bed
        4: 0,      # chair
        5: 1,      # sofa
        6: 9,      # table
        7: 11,     # door
        8: 11,     # window
        9: 3,      # bookshelf
        10: 11,    # picture
        11: 6,     # counter
        12: 7,     # blinds
        13: 11,    # desk
        14: 4,     # shelves
        15: 8,     # curtain
        16: 2,     # dresser
        17: 11,    # pillow
        18: 10,    # mirror
        19: 11,    # floor mat
        20: 11,    # clothes
        21: 11,    # ceiling fan
        22: 11,    # toilet
        23: 11,    # sink
        24: 11,    # bathub
        25: 11,    # otherfurniture
    }

    return mapping[label]

二、ScanNet數據集

ScanNet數據集由斯坦福大學ACVR實驗室和普林斯頓大學發布，包含260萬張RGBD圖像，用於場景理解、視覺定位、建圖、3D識別等應用。該數據集通過多個掃描儀、手持攝像機等設備採集，場景涵蓋日常生活、商業、教育、公共場所等多個場景。

若要使用ScanNet數據集，需要進行數據下載和解壓。解壓後會得到一些以場景ID命名的文件夾，以及一個json文件，存儲了所有場景的元數據信息。

使用以下代碼，可以讀取json文件中的場景元數據：

import json

with open('/path/to/meta_data.json', 'r') as f:
    meta_data = json.load(f)

for scene in meta_data['scenes']:
    print('Scene ID: {}'.format(scene['sceneId']))
    print('Scene category: {}'.format(scene['sceneCategory']))
    print('Number of frames: {}'.format(len(scene['frames'])))

三、scannet軟件

scannet軟件是一個針對ScanNet數據集的工具集，包括數據下載、數據預處理、數據可視化等多個功能模塊。使用該軟件可以方便地對ScanNet數據集進行處理和可視化。

使用以下代碼，可以安裝scannet軟件：

pip install scannet

使用以下命令，可以下載指定場景的數據：

scannet download --id scene0000_00

使用以下命令，可以可視化場景的點雲和語義標籤：

scannet visualize /path/to/scene0000_00.ply /path/to/scene0000_00.aggregation.json

四、scannet是什麼意思

ScanNet的全稱為“SceneNet: Understanding Real World Indoor Scenes”，翻譯為“場景理解：真實室內場景”。其目標是通過大規模、高質量的室內場景重建，推進計算機視覺和機器人領域的研究，提升計算機對真實世界的感知和理解能力。

五、scannetwork

scannetwork是一個針對ScanNet數據集的深度學習框架，包括多個場景理解任務的模型實現和訓練代碼。使用該框架可以方便地進行室內場景理解的研究。

使用以下代碼，可以安裝scannetwork：

pip install scannetwork

使用以下命令，可以訓練一個語義分割模型：

scannetwork train_semseg --train-data /path/to/train_data --val-data /path/to/val_data --model-path /path/to/model.pth

六、ScanNet數據集網盤

ScanNet數據集可以從多個網盤上下載，包括谷歌網盤、百度網盤等。以下是幾個可供參考的網盤鏈接：

谷歌網盤：https://drive.google.com/file/d/1V_QWUHw9K5FsC9b4ef6WIFi0ZwQ6mFYV

百度網盤：https://pan.baidu.com/s/1Hb-yOvg3Wc9APUZkzA_Y5Q

七、ScanNet數據集有label嗎

ScanNet數據集提供了場景的語義標籤和實例分割標籤。使用以下代碼，可以加載包含語義標籤和實例分割標籤的PLY格式文件：

mesh = trimesh.load('/path/to/file.ply')
semseg_label = mesh.visual.face_colors[:, 0]
insseg_label = mesh.visual.face_colors[:, 1] * 256 + mesh.visual.face_colors[:, 2]

其中，semseg_label為表示每個面的語義標籤，insseg_label為表示每個面的實例標籤（需要將紅色值左移8位，再加上綠色值和藍色值）。

八、scanner

scanner是一個面向掃描儀和RGBD相機的開源軟件，提供了場景重建、位姿估計、地圖構建等多個功能模塊。Scanner的目標是將物理世界數字化，並將數字信息應用於現實世界。

Scanner可以用於ScanNet數據集的處理和應用，例如利用Scanner進行場景重建和位姿估計，再利用ScanNet數據集進行語義標籤和實例分割等任務。

使用以下代碼，可以安裝Scanner：

pip install scannerpy

使用以下命令，可以啟動Scanner的服務：

scanner serve

在Python中調用Scanner的API，例如以下代碼創建一個Scanner的實例：

import scannerpy as sp

db = sp.Database()

以上是對ScanNet的多個方面進行的詳細闡述，其中包括ScanNetV2、ScanNet數據集、scannet軟件、scannet是什麼意思、scannetwork、ScanNet數據集網盤、ScanNet數據集有label嗎、scanner等多個方面。通過本文的介紹，讀者可以全面了解ScanNet以及與之相關的工具和應用。