sun rgb-d資料集是普靈斯頓大學的 vision & robotics group 公開的乙個有關場景理解的資料集。
此部落格僅僅列出個人認為的一些理解要點，如有錯誤，歡迎指正。
通過四款3d攝像機採集影象和深度資訊：
這四款相機均含有色彩感測器+紅外發射器+紅外置收器。其中色彩感測器獲取rgb資訊，紅外發射器+紅外置收器獲取深度資訊。
從資料上來看，rgb和深度資訊是分開存放的。
一般而言，使用不同相機拍攝出來的彩色，差別不會太大。但由於硬體和演算法上的差異，不同3d相機得出的深度估計差別較大，這是我們需要認識到的乙個變數。
使用膝上型電腦+移動電源+相機的方式，方便在不同場景下做資料採集，見下圖：
每份資料標註了：
sun rgb-d 資料集包含10,335張不同場景的室內，146,617個2d多邊形標註(應該指的是2d分割)，和58,657個3d邊框。
將sun rgb-d的資料量級與pascal voc2017的資料量級作對比：
個數2d分割個數
2d 物體框個數
3d物體框個數
sun rgb-d
10,335
146,617
58,657
pascal voc2017
11,530
6,929
27,450
就數量而言，sun rgb-d與pascal voc2017有著相同的量級，適合訓練資料驅動模型，並適合作為一種評價基準。
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