數據集包含xyz和label信息，不包含顏色信息。
一共1513個室內場景數據（每個場景中點雲數量都不一樣），共21個類別的對象（0-20，總共已知類別應該是20，類別0應該是未知類別，即未標注點雲），其中，1201個場景用於訓練，312個場景用於測試。
從每一個場景隨機采集8192點是作為一個訓練或者測試樣本，跟pointnet中單位平方4096點為一樣本不同。
（注：github上回答s3dis數據集直接用於pointnet++的效果可能並不好的問題，說可能是s3dis采用的9通道信息，后六個通道占主要特征導致的，建議采用前三個通道！ ）
ScanNet consists of 1513 RGB-D reconstructed indoor scenes annotated in 20 categories（來自於shellnet）.
scannet數據集參考地址：http://www.scan-net.org/
2--地板
3--椅子
8--沙發
20--靠枕
數據集的21個類別：
