InteriorGS - Jeu de données sémantiques gaussiennes 3D par Qunar Technology

Qu'est-ce que l'InteriorGS ?

InteriorGS est un ensemble de données sémantiques gaussiennes 3D de haute qualité introduit par Qunar Technology. Ce jeu de données contient 1 000 scènes 3D couvrant plus de 80 environnements intérieurs tels que des maisons, des magasins de proximité, des salles de mariage et des musées. L'ensemble de données comprend plus de 554 000 instances d'objets dans 755 catégories, chacune équipée de cadres 3D et d'annotations sémantiques, ainsi que de cartes d'occupation pour faciliter la navigation et la compréhension de l'espace. L'ensemble de données reconstruit la scène avec la technique de pulvérisation gaussienne en 3D et se combine avec des macromodèles spatiaux pour fournir des informations sémantiques, ce qui en fait le premier ensemble de données 3D à grande échelle au monde adapté à la libre circulation des intelligences. InteriorGS fournit un riche matériel de formation pour améliorer la perception spatiale des robots et des intelligences IA, et l'ensemble de données est disponible publiquement sur HuggingFace et Github pour les développeurs du monde entier.

Principales fonctions de l'InteriorGS

• Une couverture riche en scènesLe système de gestion de l'information (SGI) : Il contient 1000 scènes 3D couvrant plus de 80 environnements intérieurs tels que des maisons, des magasins de proximité, des salles de mariage, des musées, etc.
• Étiquetage d'objets finsLa base de données de l'Agence européenne pour l'environnement (AEE) contient plus de 554 000 instances d'objets dans 755 catégories, chacune étiquetée avec des images 3D et des informations sémantiques pour aider les modèles d'intelligence artificielle à les reconnaître avec précision.
• Aides à la compréhension spatialeLes cartes d'occupation permettent aux intelligences de comprendre l'organisation spatiale, de planifier les trajets et d'éviter les obstacles, et d'améliorer les capacités de navigation.
• Adaptation dynamique à l'environnementLes systèmes d'information et de communication (TIC) : ils permettent aux corps intelligents de se déplacer librement dans des environnements dynamiques, d'améliorer leur adaptabilité et leur flexibilité et de répondre aux besoins des scènes complexes.
• Assurance de données de haute qualitéLa technologie de pulvérisation gaussienne 3D permet de reconstruire la scène et de fournir des informations sémantiques. Elle fournit un matériel de haute qualité pour l'entraînement des modèles d'IA et contribue à l'amélioration des performances des modèles.

Adresse du site officiel de l'InteriorGS

• Dépôt Github: : https://github.com/manycore-research/InteriorGS
• Bibliothèque de modèles HuggingFace: : https://huggingface.co/datasets/spatialverse/InteriorGS

Comment utiliser InteriorGS

• Accès aux ensembles de donnéesPour plus d'informations, veuillez consulter HuggingFace ou GitHub pour l'ensemble de données InteriorGS.
• Télécharger la base de donnéesTélécharger les fichiers de données via l'API HuggingFace ou cloner le dépôt GitHub.
• Compréhension des structures de donnéesFamiliarisez-vous avec la structure des fichiers de l'ensemble de données, y compris les fichiers de scènes 3D, les fichiers d'annotations et les cartes d'occupation.
• Chargement et traitement des donnéesLa carte d'occupation : Chargez la scène avec les outils 3D, analysez les fichiers d'annotation et traitez la carte d'occupation pour en extraire les informations requises.
• Entraînement avec l'ensemble de donnéesLes résultats de cette étude sont les suivants : formation de modèles de détection de cibles à l'aide de données étiquetées et développement d'algorithmes de navigation en conjonction avec des cartes d'occupation.
• Développement et essaisLes applications : Développer des applications basées sur des ensembles de données et tester les performances du modèle dans différents scénarios.

Les points forts de l'InteriorGS

• Combiner grande échelle et haute qualitéInteriorGS est le premier ensemble de données sémantiques gaussiennes 3D à grande échelle au monde. Il comprend un grand nombre de scènes et d'objets, un étiquetage précis et des données de grande qualité, ce qui permet de disposer d'un matériel riche et fiable pour l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle.
• Innovation technologiqueLa technologie avancée de pulvérisation gaussienne en 3D pour reconstruire la scène, combinée à la macromodélisation spatiale pour fournir des informations sémantiques, ce qui est innovant dans l'industrie et génère une scène en 3D plus réaliste et plus précise.
• Adaptation dynamiqueLes données peuvent être utilisées pour l'analyse de scènes statiques, pour faire face à des environnements complexes et changeants, et pour améliorer l'utilité et la flexibilité de l'ensemble de données.
• Prise en charge des données multidimensionnellesEn plus de la scène 3D et de l'annotation sémantique, il fournit également des cartes d'occupation et des données multidimensionnelles pour répondre aux besoins de différents scénarios d'application, tels que la navigation intérieure et l'optimisation de l'aménagement de l'espace.
• Ouverture et partageL'ouverture permet aux développeurs du monde entier d'accéder facilement aux données et de les utiliser, ce qui facilite les échanges technologiques et l'innovation, et accélère le développement de la technologie de l'IA.

Personnes auxquelles s'adresse InteriorGS

• Chercheurs en IA et en apprentissage automatique: Entraînement et optimisation des modèles de détection de cibles et de perception spatiale avec des annotations 3D à haute densité et des informations sémantiques afin d'améliorer les performances de l'IA.
• Ingénieur en robotiqueDéveloppement de capacités de navigation autonome et d'adaptation dynamique à l'environnement pour les robots dans des environnements intérieurs complexes avec une dextérité accrue.
• Développeurs de réalité virtuelle (VR) et de réalité augmentée (AR)Les services d'aide à la décision : utiliser les données de scènes 3D pour créer des environnements virtuels réalistes et optimiser l'expérience de l'utilisateur.
• Architectes et décorateurs d'intérieurOptimiser l'aménagement de l'espace intérieur sur la base de cartes d'occupation et de scènes 3D pour valider la solution de conception.
• Développeur de systèmes domestiques intelligentsLa mise en œuvre rationnelle de dispositifs intelligents basés sur des données environnementales intérieures afin d'améliorer la compréhension environnementale des systèmes domestiques intelligents.