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S3DIS数据集简介

S3DIS是一个巨大规模室内三维地方数据集，由斯坦福巨大学发布。它包含以下特点：

• 数据量丰有钱包含6个建筑物的室内地方数据，共计超出270万点的点云数据。
• 数据类型许多样除了点云数据，还包括高大质量的渲染图像和物体标注数据。
• 标注信息详细个个建筑物的数据集以房间为单位划分， 并标注了房间中的物体类型，如桌子、椅子、地毯等。
• 3D信息完整给了个个物体在室内的3D坐标、旋转角度和尺寸信息。

S3DIS数据集的应用

S3DIS数据集因其丰有钱的数据和详细的标注信息， 在以下研究研究领域得到了广泛应用：

1. 室内场景分割利用点云数据和标注信息，Neng训练模型实现对室内场景的分割。
2. 许多视角图像生成室内场景的许多视角图像。
3. 室内导航结合有力化学算法，Neng训练智Neng体实现室内导航。
4. 其他应用如3D沉建、物体识别等。

示例代码

python import tensorflow as tf import numpy as np import os

def pointnet2ssg: # todo: add pointnet++ ssg return segpred

def load_data: # todo: load s3dis data return data, label

if name == 'main': datadir = 'data/s3dis' modeldir = 'model/s3dis' if not os.path.exists: os.makedirs tf.resetdefaultgraph pointcloudspl = tf.placeholder) labelspl = tf.placeholder) istrainingpl = tf.placeholder) batchsize = 32 numpoint = 2048 numclasses = 20 learningrate = 0.001 max_epoch = 200

with tf.device:
    logits = pointnet2_ssg
    loss = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits
    loss = tf.reduce_mean
    tf.summary.scalar
    if bn_decay is not None:
        update_ops = tf.get_collection
        with tf.control_dependencies:
            optimizer = tf.train.AdamOptimizer
            train_op = optimizer.minimize
saver = tf.train.Saver
data, label = load_data
num_data = data.shape
with tf.Session as sess:
    sess.run)
    for epoch in range:
        idx = np.arange
        np.random.shuffle
        total_loss = 0
        for from_idx in range:
            to_idx = min
            batch_data = data, :, :]
            batch_label = label, :]
            _, batch_loss, batch_logits, summary = sess.run(
                ,
                feed_dict={
                    pointclouds_pl: batch_data,
                    labels_pl: batch_label,
                    is_training_pl: True
                }
            )
            total_loss += batch_loss
        print)
        if epoch % 10 == 0:
            saver.save, global_step=epoch)