贝壳VR看房的房屋数据量是巨大的，那么这些数据是不是可以运用到行业或高校研究当中
我觉得这些数据可以产生比想象更大的价值，比如对于一些家用机器人，这样一个模型和其中的一些特征点可以降低室内定位的难度和门槛，或许可以让机器人不再依赖激光，而用纯视觉方案就能够解决导航问题，大大降低了成本。另一方面，这几年深度学习很火热，像是CNN之类的一些方法，一方面得益于更强的计算力的普及，另一方面像ImageNet等开放的数据集也大大降低了研究人员在搜集和标注数据上的成本，加速了这个领域的进步。现在学界开始有一些实验室在做3D+Learning，但是能够使用的数据集比较少，而且数据集包含的数据量也不够大。我们相信大量标注的室内数据不仅可以短期内帮助一些行业降低门槛/成本，也可以在中长期促进学界在室内场景理解的和重建上的发展。
【贝壳VR看房的房屋数据量是巨大的，那么这些数据是不是可以运用到行业或高校研究当中】
■网友的回复
我是研究大数据的，像房子这种级别的，要做到VR三维建模估计一套房子拍下来要达到GB级别。为此，我在网上搜了搜贝壳的新闻，他对外宣传从二维到三维，一套房子的原始拍摄素材大概有1.5G左右。且预计到2018年底，贝壳VR看房将实现全国30多个城市、70万套二手和租房房源、3500个新房楼盘的VR呈现，这些海量房屋数据我想对行业、对研究机构来说，都是一笔巨大的财富，可以适当运用。
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