프로젝트 중단

이 프로젝트는 더 이상 인텔에서 유지 관리하지 않습니다.
인텔은 이 프로젝트에 대한 유지 관리, 버그 수정, 새 릴리스 또는 업데이트를 포함하되 이에 국한되지 않는 개발 및 기여를 중단했습니다.
인텔은 더 이상 이 프로젝트에 대한 패치를 받아들이지 않습니다.
이 프로젝트를 지속적으로 사용해야 하거나 독립적으로 개발하는 데 관심이 있거나 오픈 소스 소프트웨어 커뮤니티에 대한 패치를 유지하려는 경우 이 프로젝트의 자체 포크를 만드십시오.

대규모 객체 스캔 데이터세트(redwood-3dscan)

추상적인

우리는 실제 물체에 대한 1만 개 이상의 3D 스캔 데이터 세트를 만들었습니다. 데이터 세트를 생성하기 위해 우리는 70명의 운영자를 모집하여 소비자 수준의 모바일 3D 스캐닝 설정을 갖추고 환경에서 개체를 스캔하도록 비용을 지불했습니다. 작업자는 실험실 외부에서 컴퓨터 비전 전문가의 직접적인 감독 없이 선택한 개체를 스캔했습니다. 그 결과 신발, 머그잔, 장난감부터 그랜드 피아노, 건설 차량, 대형 야외 조각품에 이르기까지 크고 다양한 개체 스캔 컬렉션이 탄생했습니다. 우리는 데이터 수집이 개인정보 보호 제약을 위반하지 않도록 변호사와 협력했습니다. 획득한 데이터는 공개 도메인에 취소할 수 없게 배치되었으며 무료로 사용할 수 있습니다.

http://redwood-data.org/3dscan/에서 데이터 세트를 미리 보고 탐색할 수 있습니다.

데이터 세트 구성

다운로드 스크립트를 사용하면 다운로드한 데이터세트가 data/ 에 저장됩니다.

data
├── rgbd (10,933 RGBD scans, each contains multiple RGB and depth images)
│   ├── 00001.zip
│   ├── 00002.zip
│   ├── ...
│   ├── 11097.zip
│   └── 11098.zip
├── mesh (441 reconstructed models)
│   ├── 00004.ply
│   ├── 00033.ply
│   ├── ...
│   ├── 10548.ply
│   └── 10664.ply
└── video (10,933 videos created from images)
    ├── 00001.mp4
    ├── 00002.mp4
    ├── ...
    ├── 11097.mp4
    └── 11098.mp4

데이터 세트 크기: 전체 데이터 세트의 크기는 ~4TB입니다.
RGBD 스캔: 10,933개의 RGBD 스캔이 있습니다. 각 스캔에는 여러 개의 RGBD 이미지가 포함되어 있습니다.
메쉬: 441개의 재구성된 메쉬 모델이 있습니다.
동영상: RGBD 이미지로 생성된 10,933개의 동영상이 있습니다.
카테고리: 9,131개의 RGBD 스캔이 320개의 카테고리로 분류됩니다. 각 스캔에는 최대 하나의 범주가 있습니다.

사용 예

 import redwood_3dscan as rws

# Print RGBD scans (list)
print ( rws . rgbds )

# Print meshes (list)
print ( rws . meshes )

# Print categories (dict: string->list)
print ( rws . categories )

# Print all scan_id of the "sofa" category
print ( rws . categories [ "sofa" ])

# Download by scan_id "00033"
# Download will be skipped if the resource is unavailable
# e.g. some RGBD images may not come with mesh.
rws . download_rgbd ( "00033" )  # Save to data/rgbd/00033.zip, if available
rws . download_mesh ( "00033" )  # Save to data/mesh/00033.ply, if available
rws . download_video ( "00033" ) # Save to data/video/00033.mp4, if available
rws . download_all ( "00033" )   # Downloads rgbd, mesh, and video together

# Download by category "sofa"
rws . download_category ( "sofa" )

Open3D를 사용하여 모델을 로드하고 시각화할 수 있습니다.

 # For installation guides, see:
# http://www.open3d.org/docs/release/getting_started.html
pip install open3d

 import redwood_3dscan as rws
import open3d as o3d

rws . download_mesh ( "00033" )
mesh = o3d . io . read_triangle_mesh ( "data/mesh/00033.ply" )
mesh . compute_vertex_normals ()
o3d . visualization . draw_geometries ([ mesh ])

Open3D 시각화 도구

특허

RGB-D 스캔과 재구성된 모델을 포함한 전체 데이터 세트는 공개 도메인에 있습니다. 데이터 세트의 모든 부분은 적절한 귀속을 통해 어떤 목적으로든 사용될 수 있습니다. 데이터를 사용하는 경우 기술 보고서를 인용해 주세요.

 @article { Choi2016 ,
          author    = { Sungjoon Choi and Qian-Yi Zhou and Stephen Miller and Vladlen Koltun } ,
          title     = { A Large Dataset of Object Scans } ,
          journal   = { arXiv:1602.02481 } ,
          year      = { 2016 } ,
        }

파일 형식

RGB-D 시퀀스는 PrimeSense Carmine 카메라로 획득되었습니다. 해상도는 640×480, 프레임 속도는 30Hz입니다. 각 스캔은 JPG로 저장된 연속 컬러 이미지와 16비트 PNG로 저장된 깊이 이미지가 포함된 zip 아카이브로 패키지됩니다. 여기서 픽셀 값은 깊이를 밀리미터로 나타냅니다. 파일 이름의 첫 번째 부분은 프레임 번호를 나타내고 두 번째 부분은 마이크로초 단위의 타임스탬프를 제공합니다.

초점 거리는 두 축 모두 525이고 주요 지점은 (319.5, 239.5)입니다. 깊이 이미지는 컬러 이미지에 등록됩니다.

재구성된 모델은 모두 PLY 파일 형식입니다.

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추가 정보