We introduce 3D-FRONT (3D Furnished Rooms with layOuts and semaNTics), a new, large-scale, and comprehensive repository of synthetic indoor scenes highlighted by professionally designed layouts and a large number of rooms populated by high-quality textured 3D models with style compatibility. From layout semantics down to texture details of individual objects, our dataset is freely available to the academic community and beyond. Currently, 3D-FRONT contains 18,797 rooms diversely furnished by 3D objects, far surpassing all publicly available scene datasets. In addition, the 7,302 furniture objects all come with high-quality textures. While the floorplans and layout designs are directly sourced from professional creations, the interior designs in terms of furniture styles, color, and textures have been carefully curated based on a recommender system we develop to attain consistent styles as expert designs. Furthermore, we release Trescope, a light-weight rendering tool, to support benchmark rendering of 2D images and annotations from 3D-FRONT. We demonstrate two applications, interior scene synthesis and texture synthesis, that are especially tailored to the strengths of our new dataset. The project page is at: https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/alibaba-3d-scene-dataset.


翻译:我们引入了3D-FRONT(3D-FORONT)(3D-FORONT(3D-Furente room) ), 一个新的、大规模和综合的合成室内场景储存库, 由专业设计的布局和大量由高品质的3D型纹理模型和风格兼容的3D型模型组成。 从布局语义到单个物体的纹理细节, 我们的数据集可以免费提供给学术界和学术界。 目前, 3D- FRONT(3D-FRONT) 包含18 797个由3D 对象提供的不同房间, 远远超过了所有公开提供的现场数据集。 此外, 7 302个家具物件都配有高质量的纹理。 虽然地面图和布局设计直接来自专业创作, 家具样式、 颜色和纹理的内置设计, 已经根据我们开发的推荐系统进行了仔细的调整, 以取得一致的风格作为专家设计。 此外, 我们发布了一个轻量度的转换工具, 以支持2D-FRONT。 我们展示了两个应用程序, 内景质合成/Sextimalimalimetalimealimalimealimalime 。

0
下载
关闭预览

相关内容

3D是英文“Three Dimensions”的简称,中文是指三维、三个维度、三个坐标,即有长、有宽、有高,换句话说,就是立体的,是相对于只有长和宽的平面(2D)而言。
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
49+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
(TensorFlow)实时语义分割比较研究
机器学习研究会
9+阅读 · 2018年3月12日
人工智能 | 国际会议截稿信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2017年11月22日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
New Directions in Cloud Programming
Arxiv
0+阅读 · 2021年1月4日
Semantics of Data Mining Services in Cloud Computing
Arxiv
4+阅读 · 2018年10月5日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | 国际会议截稿信息9条
Call4Papers
4+阅读 · 2018年3月13日
(TensorFlow)实时语义分割比较研究
机器学习研究会
9+阅读 · 2018年3月12日
人工智能 | 国际会议截稿信息5条
Call4Papers
6+阅读 · 2017年11月22日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员