SceneSplat 7K
Escenas 3D interiores de alta fidelidad de 8 fuentes de datos, listas para la reconstrucción visual, el renderizado realista o el entrenamiento del lenguaje visual.
7.916 escenas, 11.270 millones de puntos 3DGS, archivos `.npy`, `.json` y metadatos en `.csv`
CC-BY-SA-4.0
Descripción
SceneSplat 7K es un vasto conjunto de datos de código abierto compuesto por 7.916 escenas 3D reconstruidas a partir de conjuntos de datos de renombre como ScanNet, Matterport3D o Replica. Reúne más de 11 mil millones de puntos de dispersión gaussianos (3DGS), organizados para tareas avanzadas de visión artificial, realidad virtual y renderizado 3D realista. Las escenas incluyen archivos de poses, elementos intrínsecos de la cámara y anotaciones para facilitar el entrenamiento y los procesos de prueba.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Entrene modelos NerF o 3D Gaussian Splatting para obtener un renderizado fotorrealista.
- Evalúe los algoritmos de reconstrucción 3D de interiores basados en imágenes RGB-D.
- Pruebe arquitecturas combinadas de visión 3D y lenguaje (por ejemplo, entrenamiento conjunto de visión y lenguaje).
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, los usuarios pueden enriquecer este conjunto de datos añadiendo sus propias escenas capturadas en el mismo formato. Además, se pueden agregar anotaciones adicionales (lenguaje, semántica, objetos) en archivos JSON o `.npy`. Como los datos son abiertos, también es posible filtrar las escenas según los criterios de calidad (PSNR, SSIM, etc.) utilizando las estadísticas proporcionadas.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Investigadores de visión 3D
- Desarrolladores de VR/AR
- Proyectos NerF
🔧 Herramientas compatibles
- Instant-NGP
- Gaussian Splatting
- PyTorch3D
- Blender
- Scripts Hugging Face
💡 Consejo
Usa las métricas PSNR/SSIM para mantener solo escenas de alta fidelidad durante tus experimentos.
Preguntas frecuentes
¿Este conjunto de datos contiene escenas al aire libre?
No, todas las escenas son interiores y provienen de conjuntos de datos como Matterport3D o ScanNet.
¿Se pueden usar escenas en Blender o Unity?
Sí, después de convertir los archivos `.npy` a formatos estándar como `.ply` o `.obj`, se pueden usar en estos motores.
¿Podemos filtrar las escenas según su calidad visual?
Sí, los archivos `.csv` proporcionan puntuaciones de PSNR, SSIM y otras métricas para ordenar las escenas según sus criterios.
