一、ScanNet数据集
ScanNet数据集是具有挑战性的室内场景理解数据集。该数据集由康奈尔大学和普林斯顿大学的研究人员共同创建，包含超过1,500个完整的3D场景，由2.5亿个点组成，每个场景中都包含完整的3D扫描，图像，视频和语义标签。它不仅可以用于视觉识别和定位，而且可以用于机器人和自主驾驶汽车等领域。
ScanNet数据集的主要特点是强调场景中的语义和几何性质。该数据集提供了场景中的各种对象（如地面、墙壁、椅子、桌子等）的语义标签。此外，每个场景都是通过多个建模视角和3D扫描仪捕获的3D几何信息。这为算法提供了有关场景中对象的深入信息，例如它们的形状和位置。
二、ScanNet数据集下载
可以从ScanNet网站（http://www.scan-net.org/）上下载完整的ScanNet数据集。该数据集大约有1.2TB，因此建议使用高速互联网连接进行下载。如果只需要部分数据，可以考虑使用奇异价值分解（SVD）技术对数据进行压缩。
三、ScanObjectNN数据集
ScanObjectNN数据集是ScanNet数据集的一个子集，其中包含ScanNet数据集中的对象实例级别注释。该数据集由斯坦福大学的研究人员创建，包含超过1512个3D扫描场景，每个场景都包含具有实例级别注释的对象，例如桌子、椅子、沙发等。这使得该数据集可以用于物体识别和分割任务。
四、ScanNet数据集网盘
ScanNet数据集也存储在网盘上，并且可以免费下载。研究人员可以从https://drive.google.com/drive/folders/0BxkKkdu4wjr1OEtIRlhqYzdSaEE（Google Drive）或https://onedrive.live.com/?id=5B8259D5639ED06%21198（OneDrive）中下载该数据集。同样，建议使用高速互联网连接进行下载。
五、ScanNet数据集有label吗
是的，ScanNet数据集提供了语义分割的类别标签，其中包含20个类别的标签，包括地面、天花板、墙壁、窗户、门、椅子、桌子等。此外，还提供了实例级别标签，以便于物体分割。该数据集的标注是由人工标注和计算机自动处理相结合的结果，因此可能会存在一些错误。
六、代码示例
import open3d
import numpy as np
# 加载ScanNet数据集
pcd = open3d.io.read_point_cloud("scene0010_00.vox.ply")
# 可视化场景
open3d.visualization.draw_geometries([pcd])
# 转换点云为numpy数组
xyz = np.asarray(pcd.points)
# 随机采样并可视化
downsampled = pcd.voxel_down_sample(voxel_size=0.05)
open3d.visualization.draw_geometries([downsampled])
