本年CVPR，我们弥补了3D场景结构数据集空缺，并向全天下开源！

6月14日，“Learning 3D Generative Model” Workshop CVPR 2020 召开。
来自名校各界的3D视觉和图形学学者举行了一场以“3D建模”为主题的线上 workshop，阿里巴巴淘系技能部资深算法专家乐田在会上分享了3D场景数据集3D-FRONT（3D Furnished Rooms with layOuts and semaNTics） 的陈诉，并向全天下开源此份数据集。
盘算机视觉的鼻祖之一，Workshop 重量级高朋 Jitendra Malik 也远程在线。

以下，是我们关于3D场景数据集3D-FRONT（3D Furnished Rooms with layOuts and semaNTics）的焦点内容。
欢迎先观看这个数据集的周游视频。
▐  3D场景数据迫不及待，数据集严峻缺乏

想象一下将来，我们用呆板人计划一个寝室，纵然是放置一个衣柜，呆板人也必要思量房型、角度等许多有关美感的标题。对于如许一个创造性的标题，我们必要大量数据集来引导练习呆板人的大脑。

3D与2D场景明白是打造将来AI天下的根本焦点的研究课题，且都依赖于大量数据举行来练习相干模子。
然而，当前学界场景数据集严峻缺乏，特殊是具有高质量结构与室内计划的数据集。这不敷以支持和推进数据驱动的高智能化3D场景的相干研究。这是当放学界和业界面对的现实标题。

▐  阿里巴巴作为电商领军，深耕场景化数字营销，创造大量结构与计划数据

阿里巴巴作为天下级的电商互联网巨头，其官方家装家居计划平台——“躺平计划家”积聚了海量高质量家居计划方案。
以这些真实家居场景为根本，阿里巴巴淘系技能部连合3D人工智能技能开端打造了场景化数字营销，推出了智能计划搭配服务，并创造了大量风雅场景结构与计划数据。
这套 3D-FRONT（3D Furnished Rooms with layOuts and semaNTics）包罗10,000真实户型，匀称每个户型包罗7个场景room。此中，31,734个场景含有人工验证过的风雅室内计划信息。
数据集内里涉及的家具来自于阿里巴巴已开源的模子数据集3D-FUTURE（3D FUrniture shapes with TextURE），且都饱含丰富多少与纹理细节。

相比于其他3D场景数据集，3D-FRONT在相干统计数字上远超同类，且在高质量硬装mesh，户型结构，以及风雅室内计划上是独一无二的。

此次陈诉内容受到热烈相应，国外多少圈内诸多着名大学（斯坦福，牛津，马普所等）均体现对数据集的爱好，并等候利用它做相干话题的学术研究。
阿里巴巴淘系技能部 3D-FRONT 弥补学界 3D 场景结构数据空缺，这对于推进学术研究与工业落地精密连合、对于3D视觉和图形学的将来发展有偏庞大意义。
▐  开源数据集分享

• 3D-FRONT数据集主页：
  

https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/alibaba-3d-scene-dataset

• 3D-FUTURE数据集主页：
  

https://tianchi.aliyun.com/specials/promotion/alibaba-3d-future

• Learning 3D Generative Models CVPR 2020 Workshop:
  

https://learn3dgen.github.io/

阿里巴巴淘系技能部与英国伦敦大学伯贝克学院Steve Maybank教授（Fellow of the IEEE and a Member of the Academia Europaea,the Koenderink Prize in 2008）、悉尼大学陶大程教授（Fellow of the IEEE, ACM and Australian Academy of Science）等国际着名学者互助，与3月30日正式开源业界首个饱含纹理细节的大型3D家具数据集（3D-FUTURE），共同推动3D家居智能研究。并面向举世3D多少与视觉研究爱好者同步启动第一届阿里巴巴3D人工智能挑衅赛暨IJCAI-PRICAI 2020 Workshop。3D多少与视觉研究是广受关注的根本研究范畴，是创建将来3D智能天下必经之路。