什么是 Structured3D 数据集

概览

详细介绍

1. 数据来源与构建流程
   • 设计师在专业室内设计软件中创建 3,500 套住宅平面图与 3D 模型。
   • 自动化管线从这些模型中提取几何结构（墙体、门窗、天花板等），并生成对应的 3D 标注。
   • 使用高端渲染引擎（如 Unreal Engine）在不同光照和家具配置下渲染全景图，确保每张图像都有完整的 RGB、深度、法线、语义、反射率 等多模态标签。
2. 标注细节
   • 语义分割：覆盖 13 类室内对象（墙、地板、天花板、窗、门、家具等）。
   • 深度 & 法线：提供像素级深度图（单位米）和法线图，便于几何推理。
   • 布局信息：每个房间的 3D 边界框、平面划分以及全景投影坐标，支持布局估计任务。
   • 材质属性：包括 albedo（反射率）和光照条件，帮助研究光照不变特征。
3. 技术优势
   • 几何标注精准：因为标注直接来源于 CAD 模型，误差几乎为零。
   • 渲染真实感：光照、材质、家具摆放均采用真实物理渲染，接近真实室内摄影效果。
   • 多样性：覆盖 21 种房间类型、不同建筑风格以及多种光照/家具组合，提升模型的泛化能力。
4. 典型应用与基准
   • 房间布局估计：在 ECCV 2020 论文中，使用 Structured3D 训练的 LayoutNet 在真实数据集上显著提升精度。
   • 语义分割：PSPNet、UPerNet、HRNet 等网络在该数据集上取得了公开的基准成绩，常被作为合成‑真实迁移实验的参考。
   • 跨模态研究：SceneVerse 等 3D‑语言数据集将 Structured3D 作为子集，提供视觉‑语言对齐的训练材料。
5. 获取方式
   • 访问 官方主页（structured3d-dataset.org）可直接下载全套数据（需填写使用协议）。
   • GitHub 项目页面提供 数据下载脚本、示例代码 与 可视化工具，便于快速上手。

参考文献与链接

• 官方网站：https://structured3d-dataset.org/
• GitHub 项目（含下载脚本）：https://github.com/bertjiazheng/Structured3D
• 论文（ECCV 2020）：《Structured3D: A Large Photo‑realistic Dataset for Structured 3D Modeling》
• 论文 PDF（Springer）：https://doi.org/10.1007/978-3-030-58545-7_30
• 论文补充材料（技术报告）：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123540494-supp.pdf

如需进一步了解数据集的具体使用细节（如数据划分、下载脚本参数），建议直接参考 GitHub README 与官方文档。