ModelNet40数据集的汇总

本文分享了如何获取并整合ModelNet40数据集的mesh、pointcloud和image三种模态资源,包括off_aligned集、图片集和pointcloud处理库链接,助你提升多模态机器学习研究效率。

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今日在做ModelNet40的多模态机器学习,由于需要对应的三种不同模态的数据(mesh,point cloud, image),而原本的数据集只有Mesh一种格式,因此我在网上寻觅了很久,也探索了很久,最终找到如下的网址。全部都开源可供下载。祝大家科研愉快。

原版ModelNet40数据集:
http://modelnet.cs.princeton.edu/

off_aligned集:
https://github.com/lmb-freiburg/orion

图片集(一个物体12个view):
https://people.cs.umass.edu/~jcsu/papers/shape_recog/

point cloud集(被处理为h5py):
https://github.com/WangYueFt/dgcnn

有帮助的话不妨点赞收藏哦~如果有关的问题也欢迎留言。

### 开源点云文件下载及相关资源 对于获取开源点云文件的需求,可以参考多个公开的数据集和工具集合。以下是几个常用的开源点云数据集以及如何访问这些资源的方法。 #### 常见的开源点云数据集 1. **ModelNet40**: 这是一个广泛使用的3D对象识别数据集,包含了来自40个类别的超过12,000个CAD模型[^2]。可以通过官方网站或相关链接直接下载。 2. **ShapeNet**: ShapeNet 是一个大规模的 3D 模型数据集,涵盖了各种类别和形状。它提供了多种格式的点云文件供研究者使用。 3. **KITTI Vision Benchmark Suite**: KITTI 提供了大量关于自动驾驶场景下的激光雷达 (LiDAR) 点云数据,适用于目标检测、语义分割等领域。 4. **Semantic3D.net**: Semantic3D 数据集专注于室外环境中的高精度扫描数据,并提供详细的标注信息以便于训练深度学习模型。 5. **S3DIS (Stanford 3D Indoor Spaces)**: S3DIS 集合了斯坦福大学室内空间的六种不同区域内的点云数据,适合进行室内部署分析的任务如语义分割等操作。 #### 获取方式 上述提到的所有数据集都可以通过其官方页面或者第三方镜像站点免费获得。例如 ModelNet40 和 ShapeNet 可以在其官网找到相应的下载选项;而 KITTI 则需注册账号后方可下载完整的数据包。 另外还有专门针对 LiDAR 的开放数据库汇总资料可供查阅,其中列举了许多高质量的真实世界采集样本及其元信息描述文档。 #### 工具支持 为了更好地管理和利用所下载到本地计算机上的海量点云数据,在实际应用过程中可能还需要借助某些特定软件来进行预览编辑等工作流程环节: - **CloudCompare**, **MeshLab**, **PCL(Poin Cloud Library)**, **Open3D** 等都是处理点云非常强大的开源工具[^1]。 - 如果涉及到人工干预部分比如手动标记,则可考虑采用专用的 `point-cloud-annotation-tool` 来完成这项工作[^3]。 最后值得一提的是还有一个轻量级却功能齐全的小型框架叫做 Pangolin ,虽然整体规模不大但却足以满足日常开发需求当中的基本可视化要求[^4]。 ```bash git clone https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git ``` 以上就是有关开源点云文件下载的一些指导建议与配套解决方案概述。
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