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Projet MADRAS

3D Models And Dynamic models Representation And Segmentation

Repository

[English version follows – click here to reach it]

Two manually segmented babies

Un des buts du projet MADRAS est de fournir des collections de maillages 3D avec segmentations vérité-terrain : une collection de maillages 3D statiques et une collection de séquences de maillages 3D (maillages dynamiques, 3D+t).

Dernière mise à jour des collections : 15 juin 2009.

Collection de maillages statiques

La collection est disponible sur le site web dédié 3D Segmentation Benchmark.

A l’heure actuelle, la collection de maillages 3D statiques comprend vingt-huit maillages 3D statiques répartis en cinq classes (animaux, meubles, mains, humains, statuettes). Chaque maillage est accompagné de quatre segmentations manuelles vérité-terrain.

Chaque classe est stockée dans un répertoire :

  • animal : des animaux (cheval, aigle, etc.) ;
  • furniture : des meubles (chaise, table, etc.) ;
  • hand : des mains dans différentes postures ;
  • human : des humanoïdes (bébé, robot, etc.) ;
  • statuette : des statuettes (bimba, vaselion, etc.)

Dans chaque répertoire, un sous-répertoire au nom du modèle (modelname) contient les informations suivantes :

  • modelname.wrl, modelname.ply et modelname.off : le modèle modelname aux formats VRML, PLY et OFF sans aucune couleur ;
  • modelname.n.wrl : la nième version de segmentation vérité-terrain du modèle modelname au format VRML colorisé avec une couleur par segment ;
  • modelname.n.offc : la nième version de segmentation vérité-terrain du modèle modelname au format OFFc (extension colorisée du format OFF - documentation bientôt disponible) ;
  • modelname.n.lab : le fichier de labels de la nième version de segmentation vérité-terrain du modèle modelname (documentation bientôt disponible).

Si vous utilisez tout ou parties de cette collection, veuillez citer l’article suivant :

Halim Benhabiles, Jean-Philippe Vandeborre, Guillaume Lavoué and Mohamed Daoudi
“A framework for the objective evaluation of segmentation algorithms using a ground-truth of human segmented 3D-models”
IEEE International Conference on Shape Modeling and Applications (SMI), Beijing, China, June 26-28, 2009.
(PDF | BiBTeX)

Collection de séquences de maillages (dynamiques)

Segmentation d'une séquence Reconstruite à partie d'un système multi-caméra

La collection est disponible sur le site web dédié 3D+t Segmentation.

La collection de séquences de maillages est organisée différemment. Elle est classée en fonction du type de séquence:

  • maillage dynamique: tous les maillages de la séquence partagent la même connectivité ;
  • séquence non-contrainte de maillages: chaque maillage de la séquence a une connectivité différente.

Chaque type de séquence contient deux segmentations :

  • Segmentation Globale: une segmentation pour toute la séquence ;
  • Segmentation variant avec le temps: la segmentation est modifiée à chaque pas de temps et reflète le mouvement en cours.

Les séquences sont stockées comme une collection de fichier OFF avec couleur (variante COFF).

Projet MADRAS – ©2008-2011

English version

Two manually segmented babies

One of the MADRAS project’s goals is to provide repositories of 3D-meshes with some ground-truth segmentations: a repository of static 3D-meshes and a repository of 3D-mesh sequences (dynamic meshes, 3D+t).

Last update of the repository: 15 June 2009.

Repository of static 3D-meshes

The repository is available on the 3D Segmentation Benchmark dedicated website.

Nowadays, the static 3D-mesh repository includes twenty-eight 3D-static meshes categorized in five classes (animal, furniture, hand, human, statuette). Each mesh is provided with four manually edited ground-truth segmentations.

Each class of models is stored in a directory:

  • animal: animals as horse, eagle, etc. ;
  • furniture: furnitures as chair, table, etc. ;
  • hand: human hands in different postures ;
  • human: humanoids as baby, robot, etc. ;
  • statuette: statuettes as bimba, vaselion, etc.

In each directory, a sub-directory named as the model name (modelname) contains the following information:

  • modelname.wrl, modelname.ply and modelname.off : the model modelname in VRML, PLY and OFF formats without any color;
  • modelname.n.wrl : the n-th ground-truth segmentation of the model modelname in VRML format colored with a color per segment;
  • modelname.n.offc : the n-th ground-truth segmentation of the model modelname in OFFc format (extension with colors of the OFF format - documentation available soon);
  • modelname.n.lab : the label file of the n-th ground-truth segmentation of the model modelname (documentation available soon).

If you use any part of this repository, please cite:

Halim Benhabiles, Jean-Philippe Vandeborre, Guillaume Lavoué and Mohamed Daoudi
“A framework for the objective evaluation of segmentation algorithms using a ground-truth of human segmented 3D-models”
IEEE International Conference on Shape Modeling and Applications (SMI), Beijing, China, June 26-28, 2009.
(PDF | BiBTeX)

Repository of dynamic 3D-meshes

Segmentation of a Reconstructed Sequence from a Multi-Camera System

Collection is on the dedicated website: “3D+t Segmentation Repository”.

The collection of mesh sequence is organized in a different way: the sequences are classified by type :

  • Dynamic Meshes;
  • Unconstrained Mesh Sequences.

Each sequence can have two segmentations:

  • Global Segmentation: one segmentation for the whole sequence;
  • Time Varying Segmentation: the segmentation is modified at each frame to reflect current motion.

The sequences are stored as a collection of OFF colored file (COFF variant).

Projet MADRAS – ©2008-2011