1) Download the ScanNetV2 dataset.
2) Put the downloaded scans and scans_test folder as follows.
GaPro
├── ISBNet
│ ├── dataset
│ │ ├── scannetv2
│ │ │ ├── scans
│ │ │ ├── scans_test
3) Split and preprocess data
cd ./ISBNet/dataset/scannetv2
bash prepare_data.sh
The script data into train/val/test folder and preprocess the data. After running the script the scannet dataset structure should look like below.
GaPro
├── ISBNet
│ ├── dataset
│ │ ├── scannetv2
│ │ │ ├── scans
│ │ │ ├── scans_test
│ │ │ ├── train
│ │ │ ├── val
│ │ │ ├── test
│ │ │ ├── superpoints
│ │ │ ├── scans_transform
1) Download the S3DIS dataset (v1.2_Aligned_Version).
2) Download the preprocessed superpoints from Box2Mask: superpoints and organize as below.
GaPro
├── ISBNet
│ ├── dataset
│ │ ├── s3dis
│ │ │ ├── Stanford3dDataset_v1.2_Aligned_Version
│ │ │ │ ├── Area_1
│ │ │ │ │ ├── hallway_1
│ │ │ │ │ │ ├── Annotations # Contains instances information
│ │ │ │ │ │ │ ├── door_2.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── floor_1.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── wall_2.txt
│ │ │ │ │ │ │ ├── ...
│ │ │ │ │ │ ├── hallway_1.txt # Contains positions and colors of scene points
│ │ │ │ │ ├── office_1
│ │ │ │ │ ├── ...
│ │ │ │ ├── Area_2
│ │ │ │ ├── Area_3
│ │ │ │ ├── Area_4
│ │ │ │ ├── Area_5
│ │ │ │ ├── Area_6
│ │ │ ├── learned_superpoin_graph_segmentations
3) Preprocess data
cd ./ISBNet/dataset/s3dis
bash prepare_data.sh
After running the script the scannet dataset structure should look like below.
GaPro
├── ISBNet
│ ├── dataset
│ │ ├── s3dis
│ │ │ ├── Stanford3dDataset_v1.2_Aligned_Version
│ │ │ ├── learned_superpoin_graph_segmentations
│ │ │ ├── preprocess
│ │ │ ├── superpoints