阿里巴巴開源大型3D家具數(shù)據(jù)集,搭建學(xué)術(shù)研究與工業(yè)落地的橋梁

作者:葉子 來源:樂購科技 2020-03-30 21:19:39 閱讀 我要評論 直達(dá)商品

  阿里巴巴淘系技術(shù)部與英國倫敦大學(xué)伯貝克學(xué)院Steve Maybank教授(Fellow of the IEEE and a Member of the Academia Europaea, the Koenderink Prize in 2008)、悉尼大學(xué)陶大程教授(Fellow of the IEEE, ACM and Australian Academy of Science)等國際知名學(xué)者合作,與3月30日正式開源業(yè)界首個(gè)飽含紋理細(xì)節(jié)的大型3D家具數(shù)據(jù)集(3D-FUTURE),共同推動(dòng)3D家居智能研究。并面向全球3D幾何與視覺研究愛好者同步啟動(dòng)第一屆阿里巴巴3D人工智能挑戰(zhàn)賽暨IJCAI-PRICAI 2020 Workshop。

  什么是3D - FUTURE?

  

 

  在過去十多年里,科學(xué)家們在3D視覺及幾何的研究投入了巨大的努力,但是3D人工智能的工業(yè)落地任然困難重重,尤其是在家居家裝行業(yè)。阿里巴巴淘系技術(shù)部協(xié)同躺平設(shè)計(jì)家也在持續(xù)不斷地探索數(shù)字化家居建設(shè)。以真實(shí)家居場景為背景,定義了許多新問題,進(jìn)行了大量的知識(shí)重建,并結(jié)合3D人工智能技術(shù)初步打造了場景化數(shù)字營銷,推出了智能設(shè)計(jì)搭配服務(wù)。同時(shí),在相關(guān)團(tuán)隊(duì)的技術(shù)研發(fā)過程中發(fā)現(xiàn),海量的高質(zhì)量3D模型與紋理,以及專業(yè)的房屋設(shè)計(jì)布局是推動(dòng)未來數(shù)字化家居建設(shè)的基礎(chǔ)。為了啟發(fā)高質(zhì)量3D模型理解與重建,并且建立學(xué)術(shù)研究與工業(yè)應(yīng)用的橋梁。阿里巴巴針對家居場景開源大型3D數(shù)據(jù)集3D-FUTURE(3D Furniture shape with TextURE)。

  

 

  其初版包含20,000+高清室內(nèi)場景專業(yè)設(shè)計(jì)渲染圖,與10,000+精細(xì)的高質(zhì)量3D家具模型及對應(yīng)的高清且飽含信息的紋理,數(shù)據(jù)積累沉淀于阿里巴巴官方家裝家居設(shè)計(jì)平臺(tái)-躺平設(shè)計(jì)家。目前提供家具實(shí)例分割標(biāo)注,完全真實(shí)的2D到3D的對準(zhǔn)標(biāo)注,以及專業(yè)的細(xì)粒度家具屬性標(biāo)注。阿里巴巴希望持續(xù)建設(shè)3D-FUTURE,不斷為3D幾何及視覺研究提供需求的標(biāo)注以及新特征,包括但不限于已有數(shù)據(jù)擴(kuò)充,完整房屋布局信息提供,3D模型分割標(biāo)注等,以推進(jìn)學(xué)術(shù)尖端科技的工業(yè)落地。

  為什么需要3D - FUTURE?

  

 

  當(dāng)前大型開源3D數(shù)據(jù)集都存在一些不足,不足以支持工業(yè)級的3D模型重建與紋理恢復(fù)等領(lǐng)域的深入細(xì)致研究。首先,已開源數(shù)據(jù)集的大多數(shù)3D CAD模型(家具類) 都是從網(wǎng)上收集的,因此普遍存在細(xì)節(jié)缺失以及無紋理或紋理信息度低等問題,且沒有多樣專業(yè)的屬性標(biāo)簽。針對此現(xiàn)象,3D-FUTURE提供多種不同風(fēng)格且?guī)в胸S富細(xì)節(jié)的高質(zhì)量3D家具模型,并配備了高清飽含信息的紋理以及多樣化的屬性標(biāo)簽。其次,目前學(xué)界暫無組織較好的大規(guī)模室內(nèi)仿真圖像數(shù)據(jù)集。3D-FUTURE通過最先進(jìn)的工業(yè)3D渲染引擎,在專業(yè)設(shè)計(jì)師所設(shè)計(jì)的5,000多個(gè)場景中渲染產(chǎn)生了20,000+圖像,填補(bǔ)了這一空白。最后,現(xiàn)有數(shù)據(jù)集只提供2D-3D偽匹配,即根據(jù)2D圖中物體,人工從開源3D模型池里選擇與之相似的3D模型作為匹配結(jié)果。這種標(biāo)注過程極有可能忽視掉一些局部的形狀細(xì)節(jié)特征,導(dǎo)致提供的2D-3D匹配結(jié)果并非完全一致。因此難以支持?jǐn)?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的高質(zhì)量三維重建以及高精度形狀檢索等相關(guān)3D研究。與之相比,3D-FUTURE提供的10,000+ 3D模型都是與2D渲染圖中的物體真實(shí)配對的。我們相信,3D-FUTURE這些特性可以啟發(fā)高質(zhì)量3D模型理解和重建等領(lǐng)域的創(chuàng)新研究。

  阿里巴巴 3 D人工智能挑戰(zhàn)賽暨IJCAI - PR ICAI 2020 Workshop?

  阿里巴巴淘系技術(shù)部聯(lián)合來自于悉尼大學(xué)、英國倫敦大學(xué)伯貝克學(xué)院、墨爾本大學(xué)、中國科學(xué)院計(jì)算所的頂尖學(xué)者舉辦基于3D-FUTURE的第一屆3D人工智能挑戰(zhàn)賽暨IJCAI-PRICAI 2020 Workshop。 3D幾何與視覺研究是廣受關(guān)注的基礎(chǔ)研究領(lǐng)域,是建設(shè)未來3D智能世界必經(jīng)之路。淘系技術(shù)部在人工智能國際頂級會(huì)議IJCAI-PRICAI舉辦workshop及競賽,旨在總結(jié)目前最先進(jìn)的3D幾何與視覺技術(shù),啟發(fā)高質(zhì)量3D模型理解與重建,并且建立學(xué)術(shù)研究與工業(yè)應(yīng)用的橋梁。

  競賽內(nèi)容包括三個(gè)項(xiàng)目,分別是基于圖片的3D模型推薦,基于單張圖的3D模型重建,實(shí)例分割。信息如下:

  

 

  基于圖片的3D模型推薦 :在該項(xiàng)挑戰(zhàn)賽中,參賽者被要求根據(jù)2D圖片在給定3D池中檢索出對應(yīng)的3D模型。隨著極速增長的3D模型數(shù)量,建立一個(gè)可靠的IBSR(image-based 3Dshaperetrieval)系統(tǒng)不管在工業(yè)界還是在學(xué)術(shù)界都非常重要。比如用戶3D場景布局重建的基礎(chǔ)就是根據(jù)2D圖中物體,從大型3D池中找出對應(yīng)的3D模型。該項(xiàng)競賽最大的挑戰(zhàn)是針對2D與3D是完全不同域以及表征信息的差距,提取具有域不變性且紋理抑制的的特征表示。我們希望參賽者能充分探索最先進(jìn)的解決方案,并基于此設(shè)計(jì)出更加精準(zhǔn)可靠的IBSR算法。另外,我們也期望通過這項(xiàng)比賽來促進(jìn)具有魯棒性的形狀檢索發(fā)展,即在圖片中物體存在輕微遮擋以及具有復(fù)雜背景的情況下實(shí)現(xiàn)較高精度的檢索。 我們將用TopK召回率以及TopK平均F-score作為主要性能衡量指標(biāo)。

  基于單張圖的3D模型重建: 在該項(xiàng)挑戰(zhàn)賽中,參賽者被要求從單張RGB圖像重建對應(yīng)的3D模型,這些圖片主物體可能存在輕微遮擋以及少部分殘缺。眾所周知,3D模型的數(shù)量與質(zhì)量是數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的3D理解研究以及3D相關(guān)人工智能應(yīng)用的基礎(chǔ),比如虛擬場景搭建。然而,目前海量的網(wǎng)絡(luò)圖片中的物體都沒有或很難收集到對應(yīng)的3DCAD模型。另一方面,目前工業(yè)界高質(zhì)量3D模型生產(chǎn)效率很低,無法支持大規(guī)模高效生產(chǎn)。這項(xiàng)獎(jiǎng)賽旨在總結(jié)目前最先進(jìn)的單目圖像3D重建方案,并啟發(fā)工業(yè)級mesh表面細(xì)節(jié)重建的研究探索思路。Chamfer Distance(CD)以及F-score將作為重建結(jié)果質(zhì)量的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。

  實(shí)例分割: 在該項(xiàng)挑戰(zhàn)賽中,參賽者被要求對渲染的室內(nèi)場景圖進(jìn)行實(shí)例分割。在訓(xùn)練集中,3D-FUTURE將提供場景圖中部分物體所對應(yīng)的帶有紋理的3D模型作為輔助信息,期望能提升邊緣分割精度。實(shí)例分割是學(xué)界的基礎(chǔ)研究問題,也是室內(nèi)場景理解的關(guān)鍵之一。高精度尤其是邊緣魯棒的實(shí)例分割不僅有利于啟發(fā)高質(zhì)量圖像合成相關(guān)工業(yè)應(yīng)用,例如有潛力部分取代昂貴低效的渲染過程,從而實(shí)現(xiàn)高效自動(dòng)化用戶室內(nèi)搭配編輯生成;也有潛力大幅提升IBSR,3D重建等基礎(chǔ)3D問題的效果。 該項(xiàng)挑戰(zhàn)賽的評估指標(biāo)為被廣泛認(rèn)可的Mask Average Precision (mAP)。

  附workshop及競賽重要信息

  重要日程節(jié)點(diǎn):

  3月30日競賽開啟報(bào)名,并開放部分示例數(shù)據(jù)集。

  4月03日開放完整訓(xùn)練集與驗(yàn)證集。

  5月31日開放相關(guān)測試集。

  6月05日競賽結(jié)束。

  6月12日潛在優(yōu)勝者報(bào)告提交截止日期。

  6月17日報(bào)告審核以及競賽最終結(jié)果公開。

  7月13日3D-FUTURE Workshop at IJCAI-PRICAI 2020。

  優(yōu)勝者獎(jiǎng)勵(lì):

   第一名1500美金,第二名1000美金,第三名500美金。

   受邀請到國際人工智能頂會(huì)IJCAI-PRICAI 2020 Workshop進(jìn)行報(bào)告。

   受邀合著Workshop報(bào)告。

  需要本次競賽和數(shù)據(jù)集詳情,請登陸「天池」官網(wǎng)了解。


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本文標(biāo)題:阿里巴巴開源大型3D家具數(shù)據(jù)集,搭建學(xué)術(shù)研究與工業(yè)落地的橋梁

地址:http://www.sdlzkt.com/a/05/309634.html

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