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

O que é InteriorGS?

InteriorGS é um conjunto de dados semânticos gaussianos 3D de alta qualidade apresentado pela Qunar Technology. O conjunto de dados contém 1.000 cenas em 3D que abrangem mais de 80 ambientes internos, como residências, lojas de conveniência, salões de casamento e museus. O conjunto de dados tem mais de 554.000 instâncias de objetos em 755 categorias, cada uma delas equipada com quadros 3D e anotações semânticas, além de mapas de ocupação para dar suporte à navegação e à compreensão espacial. O conjunto de dados reconstrói a cena com a técnica de pulverização catódica gaussiana em 3D e combina com macromodelos espaciais para fornecer informações semânticas, tornando-o o primeiro conjunto de dados 3D em grande escala do mundo adequado para a livre movimentação de inteligências. O InteriorGS fornece materiais de treinamento avançados para aprimorar a percepção espacial de robôs e inteligências de IA, e o conjunto de dados está disponível publicamente no HuggingFace e no Github para desenvolvedores de todo o mundo.

Principais funções do InteriorGS

• Cobertura rica em cenasCenas 3D: contém 1.000 cenas 3D que abrangem mais de 80 ambientes internos, como residências, lojas de conveniência, salões de casamento, museus etc., fornecendo suporte de dados para uma ampla variedade de cenários de aplicativos.
• Etiquetagem fina de objetosPossui mais de 554.000 instâncias de objetos em 755 categorias, cada uma rotulada com quadros 3D e informações semânticas para ajudar os modelos de IA a reconhecê-los com precisão.
• Auxílios à compreensão espacialMapas de ocupação: fornecem mapas de ocupação para ajudar as inteligências a entender o layout espacial, apoiar o planejamento de caminhos e evitar obstáculos, além de aprimorar os recursos de navegação.
• Adaptação ambiental dinâmicaSuporte à livre movimentação de corpos inteligentes em ambientes dinâmicos, aprimoramento de sua adaptabilidade e flexibilidade e atendimento às necessidades de cenas complexas.
• Garantia de dados de alta qualidadeCombinado com a tecnologia de sputtering gaussiano 3D para reconstruir a cena e fornecer informações semânticas, ele fornece material de alta qualidade para o treinamento de modelos de IA e ajuda a melhorar o desempenho do modelo.

Endereço do site oficial do InteriorGS

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

Como usar o InteriorGS

• Acesso a conjuntos de dadosVisite HuggingFace ou GitHub para obter o conjunto de dados InteriorGS.
• Baixar conjunto de dadosFaça o download dos arquivos do conjunto de dados por meio da API do HuggingFace ou clone o repositório do GitHub.
• Entendimento de estruturas de dadosFamiliarize-se com a estrutura de arquivos do conjunto de dados, incluindo arquivos de cena 3D, arquivos de anotação e mapas de ocupação.
• Carregamento e processamento de dadosCarregar a cena com ferramentas 3D, analisar os arquivos de anotação e processar o mapa de ocupação para extrair as informações necessárias.
• Treinamento com o conjunto de dadosTreinamento de modelos de detecção de alvos com dados rotulados e desenvolvimento de algoritmos de navegação em conjunto com mapas de ocupação.
• Desenvolvimento e testesDesenvolver aplicativos com base em conjuntos de dados e testar o desempenho do modelo em diferentes cenários.

Pontos fortes principais da InteriorGS

• Combinação de grande escala com alta qualidadeInteriorGS: O InteriorGS é o primeiro conjunto de dados semânticos gaussianos 3D em grande escala do mundo, com um grande número de cenas e objetos, rotulagem fina e alta qualidade de dados, fornecendo material rico e confiável para o treinamento de modelos de IA.
• Inovação tecnológicaTecnologia avançada de sputtering gaussiano 3D para reconstruir a cena, combinada com macromodelagem espacial para fornecer informações semânticas, o que é inovador no setor e gera uma cena 3D mais realista e precisa.
• Adaptação dinâmicaSuporte à livre movimentação de corpos inteligentes em ambientes dinâmicos, tornando o conjunto de dados aplicável à análise de cenas estáticas, capaz de lidar com ambientes complexos e mutáveis do mundo real e aumentar a utilidade e a flexibilidade do conjunto de dados.
• Suporte a dados multidimensionaisAlém da cena 3D e da anotação semântica, ele também fornece mapas de ocupação e suporte a dados multidimensionais para atender às necessidades de diferentes cenários de aplicativos, como navegação interna e otimização de layout espacial.
• Abertura e compartilhamentoO conjunto de dados está disponível publicamente no HuggingFace e no GitHub, e a abertura permite que os desenvolvedores de todo o mundo acessem e usem os dados com facilidade, facilitando o intercâmbio e a inovação tecnológica e acelerando o desenvolvimento da tecnologia de IA.

Pessoas a quem o InteriorGS se destina

• Pesquisadores de IA e aprendizado de máquinaTreinamento e otimização de modelos de detecção de alvos e percepção espacial com anotação 3D de alta densidade e informações semânticas para melhorar o desempenho da IA.
• Engenheiro de robóticaDesenvolvimento de navegação autônoma e recursos de adaptação ambiental dinâmica para robôs em ambientes internos complexos com destreza aprimorada.
• Desenvolvedores de realidade virtual (VR) e realidade aumentada (AR)Use dados de cena 3D para criar ambientes virtuais realistas e otimizar a experiência do usuário.
• Arquitetos e designers de interioresOtimize o layout do espaço interno com base em mapas de ocupação e cenas em 3D para validar a solução de design.
• Desenvolvedor de sistemas domésticos inteligentesRational deployment of smart devices based on indoor environmental data to improve the environmental understanding of smart home systems (Implantação racional de dispositivos inteligentes com base em dados ambientais internos para melhorar a compreensão ambiental de sistemas domésticos inteligentes).