論文の概要: InternScenes: A Large-scale Simulatable Indoor Scene Dataset with Realistic Layouts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10813v1
• Date: Sat, 13 Sep 2025 14:25:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.790075
• Title: InternScenes: A Large-scale Simulatable Indoor Scene Dataset with Realistic Layouts
• Title（参考訳）: InternScenes: リアルタイムレイアウトを備えた大規模シミュラブル室内シーンデータセット
• Authors: Weipeng Zhong, Peizhou Cao, Yichen Jin, Li Luo, Wenzhe Cai, Jingli Lin, Hanqing Wang, Zhaoyang Lyu, Tai Wang, Bo Dai, Xudong Xu, Jiangmiao Pang,
• Abstract要約: InternScenesは、およそ4万の多様なシーンからなる、大規模でシミュレート可能な屋内シーンデータセットである。 シーン内の大量の小さなアイテムを保存し、結果として、領域ごとの平均41.5オブジェクトの現実的で複雑なレイアウトを実現します。 InternScenesの価値を、シーンレイアウト生成とポイントゴールナビゲーションの2つのベンチマークアプリケーションで示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.53189513184921
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The advancement of Embodied AI heavily relies on large-scale, simulatable 3D scene datasets characterized by scene diversity and realistic layouts. However, existing datasets typically suffer from limitations in data scale or diversity, sanitized layouts lacking small items, and severe object collisions. To address these shortcomings, we introduce \textbf{InternScenes}, a novel large-scale simulatable indoor scene dataset comprising approximately 40,000 diverse scenes by integrating three disparate scene sources, real-world scans, procedurally generated scenes, and designer-created scenes, including 1.96M 3D objects and covering 15 common scene types and 288 object classes. We particularly preserve massive small items in the scenes, resulting in realistic and complex layouts with an average of 41.5 objects per region. Our comprehensive data processing pipeline ensures simulatability by creating real-to-sim replicas for real-world scans, enhances interactivity by incorporating interactive objects into these scenes, and resolves object collisions by physical simulations. We demonstrate the value of InternScenes with two benchmark applications: scene layout generation and point-goal navigation. Both show the new challenges posed by the complex and realistic layouts. More importantly, InternScenes paves the way for scaling up the model training for both tasks, making the generation and navigation in such complex scenes possible. We commit to open-sourcing the data, models, and benchmarks to benefit the whole community.
• Abstract（参考訳）: Embodied AIの進歩は、シーンの多様性と現実的なレイアウトを特徴とする、大規模でシミュレート可能な3Dシーンデータセットに大きく依存している。 しかし、既存のデータセットは通常、データスケールや多様性の制限、小さなアイテムを欠いた衛生配置、厳しいオブジェクト衝突に悩まされる。 本稿では,3つの異なるシーンソース,実世界スキャン,プロシージャ生成シーン,デザイナ生成シーンを統合し,1.96Mの3Dオブジェクトを含む15の一般的なシーンタイプと288のオブジェクトクラスを合成することにより,約4万の多様なシーンからなる,新しい大規模シミュレート可能な屋内シーンデータセットである「textbf{InternScenes」を紹介する。 私たちは特に、シーン内の巨大な小さなアイテムを保存しています。その結果、現実的で複雑なレイアウトとなり、1つの領域あたり平均41.5オブジェクトになります。 我々の包括的データ処理パイプラインは、実世界のスキャンのためのリアルタイムレプリカを作成することで、シミュラビリティを確保し、これらのシーンにインタラクティブなオブジェクトを組み込むことで対話性を高め、物理的シミュレーションによってオブジェクト衝突を解決する。 InternScenesの価値を、シーンレイアウト生成とポイントゴールナビゲーションの2つのベンチマークアプリケーションで示す。 どちらも、複雑で現実的なレイアウトによって引き起こされる新しい課題を示しています。 さらに重要なのは、InternScenesは両方のタスクのモデルトレーニングをスケールアップする方法を開拓し、このような複雑なシーンにおける生成とナビゲーションを可能にすることだ。 コミュニティ全体に利益をもたらすために、データ、モデル、ベンチマークをオープンソースにすることを約束します。

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