InteriorGS - Conjunto de dados semânticos gaussianos 3D da Qunar Technology

InteriorGS是什么

InteriorGS是群核科技推出的高质量3D高斯语义数据集。数据集包含1000个3D场景，涵盖80多种室内环境，如家庭、便利店、婚宴厅和博物馆等。数据集中有755个类别的554,000多个对象实例，每个对象都配备3D框和语义标注，并提供占用地图以支持导航和空间理解。数据集用3D高斯溅射技术重建场景，结合空间大模型赋予语义信息，是全球首个适用智能体自由运动的大规模3D数据集。InteriorGS为机器人和AI智能体的空间感知能力提升提供丰富的训练素材，数据集已在HuggingFace和Github公开，供全球开发者使用。

InteriorGS的主要功能

• 丰富场景覆盖：包含1000个3D场景，覆盖家庭、便利店、婚宴厅、博物馆等80多种室内环境，为多种应用场景提供数据支持。
• 精细对象标注：拥有755个类别的554,000多个对象实例，每个对象都标注3D框和语义信息，助力AI模型精准识别。
• 空间理解辅助：提供占用地图，帮助智能体理解空间布局，支持路径规划和避障，提升导航能力。
• 动态环境适应：支持智能体在动态环境中自由运动，增强其适应性和灵活性，满足复杂场景需求。
• 高质量数据保障：结合3D高斯溅射技术重建场景并赋予语义信息，为AI模型训练提供高质量素材，助力模型性能提升。

InteriorGS的官网地址

• Repositório do Github：https://github.com/manycore-research/InteriorGS
• Biblioteca do modelo HuggingFace：https://huggingface.co/datasets/spatialverse/InteriorGS

如何使用InteriorGS

• 访问数据集：访问 HuggingFace 或 GitHub 获取InteriorGS数据集。
• Baixar conjunto de dados：通过HuggingFace API或克隆GitHub仓库下载数据集文件。
• 了解数据结构：熟悉数据集的文件结构，包括3D场景文件、标注文件和占用地图。
• 加载和处理数据：用3D工具加载场景，解析标注文件，处理占用地图以提取所需信息。
• 使用数据集进行训练：用标注数据训练目标检测模型，结合占用地图开发导航算法。
• 开发和测试：基于数据集开发应用，并在不同场景中测试模型性能。

InteriorGS的核心优势

• 大规模与高质量结合：InteriorGS是全球首个大规模3D高斯语义数据集，场景和对象数量庞大，且标注精细，数据质量高，为AI模型训练提供丰富且可靠的素材。
• 技术创新性：先进的3D高斯溅射技术重建场景，结合空间大模型赋予语义信息，在行业内具有创新性，能生成更逼真、更精确的3D场景。
• Adaptação dinâmica：支持智能体在动态环境中自由运动，让数据集适用静态场景分析，能应对复杂多变的现实环境，提升数据集的实用性和灵活性。
• 多维度数据支持：除3D场景和语义标注外，还提供占用地图，多维度的数据支持满足不同应用场景的需求，如室内导航、空间布局优化等。
• 开放性与共享性：数据集在HuggingFace和GitHub公开，开放性让全球开发者都能方便地获取和使用数据，促进技术交流和创新，加速AI技术的发展。

InteriorGS的适用人群

• AI和机器学习研究人员：用高密度3D标注和语义信息，训练和优化目标检测与空间感知模型，提升AI性能。
• 机器人工程师：开发机器人在复杂室内环境中的自主导航和动态环境适应能力，增强灵活性。
• Desenvolvedores de realidade virtual (VR) e realidade aumentada (AR)：使用3D场景数据构建逼真的虚拟环境，优化用户体验。
• 建筑师和室内设计师：基于占用地图和3D场景优化室内空间布局，验证设计方案。
• 智能家居系统开发者：根据室内环境数据合理部署智能设备，提升智能家居系统的环境理解能力。