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Dataset · Hugging Face

hmxiong/ScanNet-Detection-Instruction

V0 使用的数据为直接将所有的bbox编码为一句话然后送进去LLM，需要模型根据输入来直接回归出所有的数字 V1 V0基础上加入了类别提示 V2/V2_normalized 使用的数据为对应的类别和bbox，但是没有直接变为token，而是需要在程序内部将bbox坐标编码为special token作为回归的对象 V3_normalized 在V2_normalized数据的基础之上在question中添加了全部的类别信息以及对应token的映射map，所有的都一样只是进行了乱序 V4 基于scannet_detection_train收集得到的数据，没有经过归一化处理，以后归一化处理全部在程序中进行，加上local guidance V5_normalized 在V4_normalized数据的基础之上将原始的box信息表示为 close to center 和 far from center… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/hmxiong/ScanNet-Detection-Instruction.

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Author / organizationhmxiong
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Created11 September 2023
Last updated at source10 October 2023
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  • 16 Oct 2026 Description: V0 使用的数据为直接将所有的bbox编码为一句话然后送进去LLM，需要模型根据输入来直接回归出所有的数字 V1 V0基础上加入了类别提示 V2/V2_normalized 使用的数据为对应的类别和bbox，但是没有直接变为token，而是需要在程序内部将bbox坐标编码为special token作为回归的对象 V3_normalized 在V2_normalized数据的基础之上在question中添加了全部的类别信息以及对应token的映射map，所有的都一样只是进行了 → V0 使用的数据为直接将所有的bbox编码为一句话然后送进去LLM，需要模型根据输入来直接回归出所有的数字 V1 V0基础上加入了类别提示 V2/V2_normalized 使用的数据为对应的类别和bbox，但是没有直接变为token，而是需要在程序内部将bbox坐标编码为special token作为回归的对象 V3_normalized 在V2_normalized数据的基础之上在question中添加了全部的类别信息以及对应token的映射map，所有的都一样只是进行了

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