【三维室内数据集】ScanNet v2使用说明

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参考书籍：《人工智能点云处理及深度学习算法》

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        ScanNet v2是一个由斯坦福大学、普林斯顿大学和慕尼黑工大联合开发的大规模室内场景数据集，从小型的办公室和家庭到大型的公共建筑和商业空间，涵盖了各种尺度和用途的场景。数据集包含1513个采集场景数据，共21个类别的对象。1201个场景用于训练，312个场景用于测试 。ScanNet v2适用于室内场景的分割、识别、物体检测和场景重建等算法研究与开发。

        ScanNet v2每个场景都有一个独特的标识符号，如scene0000_00、scene0001_00等。每个场景包含多个扫描（scan），每个扫描有一个独特的标识符号，如scene0000_00_vh_clean_2.ply、scene0001_00_vh_clean_2.ply等。ScanNet v2数据集的文件目录结构包括以下内容，主要由scans、scans_test和scannetv2-labels.combined.tsv组成。

├── scannet│   ├── scans│   │   ├── [scene_id]│   │   │   ├── [scene_id].aggregation.json│   │   │   ├── [scene_id]_vh_clean_2.0.010000.segs.json│   │   │   ├── [scene_id]_vh_clean_2.labels.ply│   │   │   ├── [scene_id]_vh_clean_2.ply│   ├── scans_test│   │   ├── [scene_id]│   │   │   ├── [scene_id]_vh_clean_2.ply│   ├── scannetv2-labels.combined.tsv

        scans文件夹包含了数据集所有3D场景模型及其3D渲染图像，且每个场景模型由多个mesh文件组成。每个场景模型的标注信息、对应的3D物体边界框、相机参数和深度图像数据均存储在该文件夹下。其文件目录如下所示，场景文件夹编号为 scene0000_00~ scene1512_00。

├── scans/│   ├── scene0000_00/│   │   ├── scene0000_00.aggregation.json│   │   ├──scene0000_00.sens│   │   ├── scene0000_00.txt│   │   ├── scene0000_00_2d-instance.zip│   │   ├── scene0000_00_2d-instance-filt.zip│   │   ├── scene0000_00_2d-label.zip│   │   ├──scene0000_00_2d-label-filt.zip│   │   ├── scene0000_00_vh_clean.aggregation.json│   │   ├── scene0000_00_vh_clean.ply│   │   ├── scene0000_00_vh_clean.segs.json│   │   ├──scene0000_00_vh_clean_2.0.010000.segs.json│   │   ├──scene0000_00_vh_clean_2.labels.ply│   │   └──scene0000_00_vh_clean_2.ply│   ├── scene0001_00/│   │   ├── ...│   ├── ...│   └── scene1512_00/│       ├── ...

        各个文件所含内容如下所示：

1. <scanId>.txt：存储了相应场景的基本信息，包括坐标偏移、场景类型等。
2. <scanId>.sens：该文件夹包含多个传感器的数据，包括RGB图像、深度图像、相机位姿、视角变换和场景的语义分割标签， 其中RGB图像大小为1296x968，深度图像大小为640x480。
3. <scanId>_vh_clean.ply： 高质量重建网格，点云数据。
4. <scanId>_vh_clean_2.ply：经过数据清洗后的网格，点云数据。MeshLab软件中scene0000_00_vh_clean_2.ply的效果如下所示。
5. 
6. <scanId>_vh_clean_2.0.010000.segs.json：场景的语义分割数据，用于表示每个点属于哪一类物体并分割出该物体的点云。
7. <scanId>.aggregation.json、<scanId>_vh_clean.aggregation.json：分别在低分辨率、高分辨率网格上聚合实例级语义标注。
8. <scanId>_vh_clean_2.0.010000.segs.json、<scanId>_vh_clean.segs.json：分别对低分辨率、高分辨率网格进行分割。
9. <scanId>_vh_clean_2.labels.ply：语义分割的可视化，由nyu40标签着色。MeshLab软件中scene0000
10. _00_vh_clean_2.labels.ply的效果如下所示。

图 scene0000_00_vh_clean_2.labels点云网格

1. <scanId>_2d-label.zip：二维投影标签，格式为16位png，图像大小为1296x968。
2. <scanId>_2d-instance.zip：二维实例标注，格式为8位png，图像大小为1296x968。
3. <scanId>_2d-label-filt.zip：过滤后带有ScanNet标签id的16位png二维投影标签。
4. <scanId>_2d-instance-filt.zip：过滤后带有ScanNet标签id的8位png二维实例标注。

        scans_test文件夹存储了用于测试的场景数据，各文件所含内容与上述scans文件夹一致。

        scannetv2-labels.combined.tsv是ScanNet v2数据集的标签文件，提供了用于场景语义分割的类别标签信息。下面是有关该文件的详细说明：

1. 文件格式：该文件是一个.tsv（Tab Separated Values）格式的文本文件。每一行代表一个语义类别，每一列代表该类别在不同数据集中的名称和ID等信息。
2. 列信息：该文件的第一行是列标题，包含了不同数据集中的名称、ID、颜色编码等信息。其中，“raw_category”是原始类别名称；“nyu40class”是对应的NYUv2 40类别名称；“nyu40id”是对应的NYUv2 40类别ID。
3. 类别信息：该文件包含了40个类别的信息，这些类别包括了常见的家具、地板、墙壁、天花板等。每个类别都有一个唯一的ID和颜色编码，可以用于场景语义分割任务。此外，该文件还提供了13个较高级别的类别，如“墙壁”、“地面”、“天花板”等。

        由于2DRGB-D帧的数据量特别大，完整的Scannet v2数据集存储容量超过1TB。作者提供了较小子集scannet_frames_25k，约25,000帧，从完整数据集中大约每100帧进行二次采样，存储大小为5.6GB。相应的基准评估数据scannet_frames_test大小为610MB。

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