InteriorGS - Conjunto de datos semánticos gaussianos en 3D de Qunar Technology

¿Qué es InteriorGS?

InteriorGS es un conjunto de datos semánticos gaussianos 3D de alta calidad presentado por Qunar Technology. El conjunto de datos contiene 1.000 escenas 3D que abarcan más de 80 entornos interiores, como viviendas, tiendas, salones de bodas y museos. El conjunto de datos contiene más de 554.000 instancias de objetos en 755 categorías, cada una de ellas equipada con marcos 3D y anotaciones semánticas, así como mapas de ocupación para facilitar la navegación y la comprensión espacial. El conjunto de datos reconstruye la escena con la técnica de pulverización gaussiana 3D y se combina con macromodelos espaciales para proporcionar información semántica, lo que lo convierte en el primer conjunto de datos 3D a gran escala del mundo adecuado para el movimiento libre de inteligencias.InteriorGS proporciona un rico material de formación para mejorar la percepción espacial de robots e inteligencias de IA, y el conjunto de datos está disponible públicamente en HuggingFace y Github para desarrolladores de todo el mundo.

Principales funciones de InteriorGS

• Amplia coberturaContiene 1.000 escenas en 3D que abarcan más de 80 entornos de interior, como viviendas, tiendas, salones de bodas, museos, etc., lo que proporciona soporte de datos para una amplia gama de escenarios de aplicación.
• Etiquetado fino de objetosLa aplicación tiene más de 554.000 instancias de objetos en 755 categorías, cada una de ellas etiquetada con marcos 3D e información semántica para ayudar a los modelos de IA a reconocerlos con precisión.
• Ayudas a la comprensión espacialMapas de ocupación : Proporcionan mapas de ocupación para ayudar a las inteligencias a comprender la disposición espacial, apoyar la planificación de trayectorias y la evitación de obstáculos, y mejorar las capacidades de navegación.
• Adaptación dinámica al entorno: Apoyar el movimiento libre de los cuerpos inteligentes en entornos dinámicos, mejorar su adaptabilidad y flexibilidad, y satisfacer las necesidades de las escenas complejas.
• Garantía de datos de alta calidadLa combinación de la tecnología de pulverización gaussiana 3D para reconstruir la escena y proporcionar información semántica proporciona material de alta calidad para el entrenamiento de modelos de IA y ayuda a mejorar el rendimiento de los modelos.

Dirección del sitio web oficial de InteriorGS

• Repositorio Github:: https://github.com/manycore-research/InteriorGS
• Biblioteca de modelos HuggingFace:: https://huggingface.co/datasets/spatialverse/InteriorGS

Cómo utilizar InteriorGS

• Acceso a conjuntos de datosVisita HuggingFace o GitHub para acceder al conjunto de datos InteriorGS.
• Descargar conjunto de datosDescarga los archivos del conjunto de datos a través de la API de HuggingFace o clona el repositorio de GitHub.
• Comprensión de las estructuras de datosFamiliarícese con la estructura de archivos del conjunto de datos, incluidos los archivos de escenas 3D, los archivos de anotaciones y los mapas de ocupación.
• Carga y tratamiento de datosCarga la escena con herramientas 3D, analiza los archivos de anotación y procesa el mapa de ocupación para extraer la información necesaria.
• Entrenamiento con el conjunto de datos: Entrenamiento de modelos de detección de objetivos con datos etiquetados y desarrollo de algoritmos de navegación en conjunción con mapas de ocupación.
• Desarrollo y pruebas: Desarrollar aplicaciones basadas en conjuntos de datos y probar el rendimiento del modelo en diferentes escenarios.

Puntos fuertes de InteriorGS

• Combinación de gran escala y alta calidadInteriorGS es el primer conjunto de datos semánticos gaussianos 3D a gran escala del mundo, con un gran número de escenas y objetos, un etiquetado preciso y datos de alta calidad, que proporcionan un material rico y fiable para el entrenamiento de modelos de IA.
• Innovación tecnológica: Tecnología avanzada de sputtering gaussiano 3D para reconstruir la escena, combinada con macromodelado espacial para dar información semántica, lo que es innovador en la industria y genera una escena 3D más realista y precisa.
• Adaptación dinámica: Apoyar el movimiento libre de cuerpos inteligentes en entornos dinámicos, haciendo que el conjunto de datos sea aplicable al análisis estático de escenas, capaz de hacer frente a entornos complejos y cambiantes del mundo real, y aumentar la utilidad y flexibilidad del conjunto de datos.
• Soporte de datos multidimensionalesAdemás de la escena 3D y la anotación semántica, también proporciona mapas de ocupación y soporte de datos multidimensionales para satisfacer las necesidades de diferentes escenarios de aplicación, como la navegación en interiores y la optimización de la disposición espacial.
• Apertura e intercambioEl conjunto de datos está disponible públicamente en HuggingFace y GitHub, y su apertura permite a desarrolladores de todo el mundo acceder fácilmente a los datos y utilizarlos, lo que facilita el intercambio tecnológico y la innovación, y acelera el desarrollo de la tecnología de IA.

Personas a las que va dirigido InteriorGS

• Investigadores en IA y aprendizaje automáticoEntrenamiento y optimización de modelos de detección de objetivos y percepción espacial con información semántica y anotaciones 3D de alta densidad para mejorar el rendimiento de la IA.
• Ingeniero en robóticaDesarrollo de capacidades de navegación autónoma y adaptación dinámica al entorno para robots en entornos interiores complejos con mayor destreza.
• Desarrolladores de Realidad Virtual (RV) y Realidad Aumentada (RA): Utiliza datos de escenas 3D para construir entornos virtuales realistas y optimizar la experiencia del usuario.
• Arquitectos e interioristasOptimizar la distribución del espacio interior basándose en mapas de ocupación y escenas 3D para validar la solución de diseño.
• Desarrollador de sistemas domésticos inteligentesDespliegue racional de dispositivos inteligentes basado en datos ambientales interiores para mejorar la comprensión ambiental de los sistemas domésticos inteligentes.