InteriorGS - 3D гауссовский семантический набор данных от Qunar Technology

Что такое InteriorGS?

InteriorGS - это высококачественный трехмерный гауссовый семантический набор данных, представленный компанией Qunar Technology. Набор содержит 1 000 3D-сцен, охватывающих более 80 внутренних помещений, таких как дома, магазины, свадебные залы и музеи. В наборе содержится более 554 000 экземпляров объектов в 755 категориях, каждый из которых снабжен 3D-кадрами и семантическими аннотациями, а также картами заполненности для поддержки навигации и пространственного понимания. Набор данных восстанавливает сцену с помощью 3D-техники гауссова напыления и объединяется с пространственными макромоделями для получения семантической информации, что делает его первым в мире крупномасштабным набором 3D-данных, пригодным для свободного перемещения интеллектов. InteriorGS предоставляет богатые учебные материалы для улучшения пространственного восприятия роботов и искусственных интеллектов, а сам набор данных находится в открытом доступе на HuggingFace и Github для разработчиков по всему миру.

Основные функции InteriorGS

• Богатое освещение сцены: Содержит 1000 3D-сцен, охватывающих более 80 внутренних помещений, таких как дома, магазины, свадебные залы, музеи и т.д., обеспечивая поддержку данных для широкого спектра сценариев применения.
• Маркировка мелких предметов: содержит более 554 000 экземпляров объектов в 755 категориях, каждый из которых помечен 3D-кадрами и семантической информацией, помогающей моделям искусственного интеллекта точно распознавать их.
• Средства пространственного восприятия: Предоставление карт заполненности для помощи интеллекту в понимании пространственной планировки, поддержки планирования пути и избегания препятствий, а также расширения возможностей навигации.
• Динамическая адаптация к окружающей среде: Поддержка свободного перемещения интеллектуальных тел в динамичных средах, повышение их адаптивности и гибкости, а также удовлетворение потребностей в сложных сценах.
• Обеспечение высокого качества данных: В сочетании с технологией 3D-гауссова напыления для реконструкции сцены и предоставления семантической информации, она обеспечивает высококачественный материал для обучения моделей ИИ и помогает улучшить производительность модели.

Адрес официального сайта InteriorGS

• Репозиторий Github:: https://github.com/manycore-research/InteriorGS
• Библиотека моделей HuggingFace:: https://huggingface.co/datasets/spatialverse/InteriorGS

Как использовать InteriorGS

• Доступ к наборам данных: Посетите HuggingFace или GitHub для получения набора данных InteriorGS.
• Скачать набор данных: Загрузите файлы набора данных через HuggingFace API или клонируйте репозиторий GitHub.
• Понимание структур данных: Ознакомьтесь со структурой файлов набора данных, включая файлы 3D-сцены, файлы аннотаций и карты заполненности.
• Загрузка и обработка данных: Загрузка сцены с помощью 3D-инструментов, разбор файлов с аннотациями и обработка карт заполненности для извлечения необходимой информации.
• Обучение с использованием набора данных: Обучение моделей обнаружения целей с использованием маркированных данных и разработка алгоритмов навигации в сочетании с картами заполненности.
• Разработка и тестированиеРазработка приложений на основе наборов данных и тестирование работы модели в различных сценариях.

Основные преимущества компании InteriorGS

• Сочетание больших масштабов и высокого качества: InteriorGS - это первый в мире крупномасштабный набор данных 3D Gaussian semantic dataset, содержащий огромное количество сцен и объектов, а также тонкую маркировку и высокое качество данных, что обеспечивает богатый и надежный материал для обучения моделей искусственного интеллекта.
• Технологическая инновационность: Передовая технология 3D-гауссова напыления для реконструкции сцены в сочетании с пространственным макромоделированием для получения семантической информации, что является инновационным в отрасли и позволяет получить более реалистичную и точную 3D-сцену.
• Динамическая адаптация: Поддержка свободного перемещения интеллектуальных тел в динамических средах, что делает набор данных применимым для анализа статических сцен, способным справляться со сложными и меняющимися условиями реального мира, а также повышает полезность и гибкость набора данных.
• Поддержка многомерных данныхВ дополнение к 3D-сценам и семантическим аннотациям он также предоставляет карты заполненности и поддержку многомерных данных для удовлетворения потребностей различных сценариев применения, таких как навигация внутри помещений и оптимизация пространственной планировки.
• Открытость и обмен опытом: Набор данных находится в открытом доступе на HuggingFace и GitHub, а открытость позволяет разработчикам по всему миру легко получать доступ к данным и использовать их, способствуя обмену технологиями и инновациями, а также ускоряя развитие технологий ИИ.

Люди, для которых предназначен InteriorGS

• Исследователи в области искусственного интеллекта и машинного обучения: Обучение и оптимизация моделей обнаружения целей и пространственного восприятия с использованием 3D-аннотаций высокой плотности и семантической информации для повышения производительности ИИ.
• Инженер по робототехнике: Разработка возможностей автономной навигации и динамической адаптации к окружающей среде для роботов в сложных внутренних средах с повышенной ловкостью.
• Разработчики виртуальной реальности (VR) и дополненной реальности (AR): Использование данных 3D-сцены для создания реалистичных виртуальных сред и оптимизации пользовательского опыта.
• Архитекторы и дизайнеры интерьеров: Оптимизация планировки внутреннего пространства на основе карт заполненности и 3D-сцен для проверки проектного решения.
• Разработчик систем умного дома: Рациональное развертывание интеллектуальных устройств на основе данных об окружающей среде в помещении для улучшения экологического понимания систем "умного дома".