求SUNCG数据集下载

one_meter_laser 2024-07-24 22:35:58

数据集官方网站：https://sscnet.cs.princeton.edu/
目前已经失效。找遍了所有网站都没有发现可用的下载链接。
求下载过的大佬分享一下，感激不尽！

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作者通过一个实例的讲解，介绍一些简单blenderproc命令的应用。

scn2pointcloud_tool文档该工具的目的是实现从CAD模型的格式（例如.obj / .off文件）到具有RGB和标签的点云格式的数据转换。该工具的转换结果如下。 OBJ文件的可视化：相应输出的可视化：该工具是为SUNCG数据集设计的，并且基于SUNCG数据集的数据组织，因此，对于其他CAD模型数据集，该工具可能不完全兼容。您可以查看此和以获取有关SUNCG数据集的更多详细信息。该工具是从修改而来的，而是从GAPS修改而来的。原始GAPS自述文件位于底部。比比克斯如果您发现此工具对您的研究有用，请考虑引用我们的。 @InProceedings{Liu_2017_ICCV, author = {Liu, Fangyu and Li, Shuaipeng and Zhang, Liqiang and Zhou, Chenghu and Ye, Rongt

matlab光照模型代码虚拟对象插入该存储库包含用于在纸张上生成对象插入结果的代码。请访问我们的更多信息。我们希望该代码可以帮助重现照片中逼真的对象插入结果，并更轻松地比较未来的照明估计方法。如果发现该代码有用，请考虑引用该论文。如有任何疑问，请联系。结果与比较通过使用SVBRDF映射扩展SUNCG数据集来训练原始模型。由于版权问题，由于SUNCG现在不可用，因此我们无法发布原始模型。相反，我们重建了一个新的高质量合成室内场景数据集，并在其上训练了我们的模型。我们将在不久的将来发布新的数据集。下面显示了使用在新数据集中训练过的网络生成的真实图像上的一些对象插入结果。与先前物体插入工作的定量和定性比较如下所示。与在基于SUNCG的数据集上训练的网络相比，在新数据集上训练的网络可以预测更一致的照明颜色和强度。因此，它在用户研究中获得了更好的性能。先决条件要运行我们的代码，您将需要 Matlab的 Python 渲染器：请从this中找到渲染器，这是为此项目实现的基于Optix的渲染器。数据请从下载数据。它包括来自Garon等人的20个示例的逆渲染预测。

matlab如何编写代码谷物：用于室内场景的生成式递归自动编码器这是我们的论文“ GRAINS：室内场景的生成递归自动编码器”的代码。项目网页。更新：（1）由于SUNCG数据集问题，我们删除了预转换的模型和room_wcf数据文件。在这里，我们提供了代码中使用的room_wcf文件，该文件可以使用进行可视化。请按照以下格式使用其他室内场景数据集创建自己的room_wcf文件，以使用我们的代码。（2）我们更新了训练代码，以根据训练集自动调整批次大小。如我们的论文所述，它可以很好地工作，批处理大小约为训练集大小的1/10。批大小太小将导致模型崩溃和损失跳跃，然后生成的场景彼此基本相同，并且不合理。要求该代码已在以下位置进行了测试。要重新运行我们的代码，我们建议使用以下软件/工具：（a）Python 2.7和Pytorch 0.3.1，或（b）Python 3.6 / 3.7和Pytorch> 1.0，以及（c）MATLAB（> 2017a）环境设定最好的方法是通过Anaconda安装最新的Python和Pytorch版本。从下载anaconda的版本（取决于

面向嵌入式AI研究的灵活、高性能3D模拟器 Habitat-Sim 灵活、高性能的 3D 模拟器，具有可配置的代理、多个传感器和通用 3D 数据集处理（内置支持 SUNCG、MatterPort3D、Gibson 和其他数据集）。当渲染来自 Matterport3D 数据集的场景时，Habitat-Sim 在单线程运行时达到了每秒数千帧 (FPS)，并且在单个 GPU 上达到了超过 10,000 FPS 的多进程！ 10,000 FPS 有多快？ ImageNet 包含 128 万张训练图像。在 10k FPS 下，Habitat-Sim 只需要 128 秒（刚好超过 2 分钟）即可生成与 ImageNet 一样多的图像。此外，在我们的内部 NFS 存储（我们认为具有代表性）上，我们观察到 ImageNet 训练的 1 个 epoch 的数据加载时间约为 3 分钟（无模型计算，仅从磁盘加载图像）。这对应于 ~7111 FPS（128 万帧/180 秒）。简而言之，如果您希望图像训练视觉系统，Habitat-Sim 可以比从磁盘加载它们更快地创建它们！目录 M

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