Matterport3D: Learning from RGB-D Data in Indoor Environments

• 类型：arxiv
• 标识：1709.06158
• 链接：https://arxiv.org/abs/1709.06158
• 主题：rag
• 主分类：multimodal
• 形态：benchmark
• 被引：2631
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：2631
• OpenAlex被引：335
• 影响力被引：423
• TLDR：Matterport3D is introduced, a large-scale RGB-D dataset containing 10,800 panoramic views from 194,400RGB-D images of 90 building-scale scenes that enable a variety of supervised and self-supervised computer vision tasks, including keypoint matching, view overlap prediction, normal prediction from color, semantic segmentation, and region classification.
• OpenAlex ID：W2755286543
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.1709.06158
• DOI：10.48550/arxiv.1709.06158
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/1709.06158
• OpenAlex更新：2026-07-29
• 待LLM分类：否
• 成熟度：production
• 场景：3d-reconstruction、rgb-d、indoor-scenes
• 标题中文：Matterport3D：基于室内 RGB-D 数据的学习
• TLDR中文：本文介绍 Matterport3D，一个大规模 RGB-D 数据集，包含来自 90 个建筑物级场景共 194,400 张 RGB-D 图像的 10,800 个全景视图，可支持多种监督与自监督计算机视觉任务，包括关键点匹配、视角重叠预测、由彩色图像预测法线、语义分割和区域分类。
• 来源文件：
• [OpenAlex discover]
• [S2 enrich]