超全的三维视觉数据集梳理与编程实现

最新推荐文章于 2024-11-20 09:28:34 发布
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本文详细介绍了MNIST-3D、ModelNet和Stanford 3D 起源数据集，这些广泛使用的三维视觉数据集对于计算机视觉研究至关重要。并提供了Python编程实现示例，帮助读者进行三维图像识别、分类和理解任务。

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超全的三维视觉数据集梳理与编程实现

三维视觉数据集对于计算机视觉领域的研究和应用具有重要意义。随着深度学习的兴起，数据集的质量和规模对于模型的表现起着决定性作用。本文将介绍一些广泛使用且质量较高的三维视觉数据集，并提供相应的编程代码示例。

一、MNIST-3D

MNIST-3D数据集是著名的手写数字识别数据集MNIST的三维版本。它包含了60,000个28x28x28的三维体积，用于识别0到9的数字。下面是使用Python语言生成MNIST-3D数据集的示例代码：

import numpy as np

def generate_mnist_3d():
    mnist = np.load(
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超全的3D视觉数据集汇总 编程
YOLO_CODE的博客
09-08 157
通过以上示例代码，您可以加载和处理常见的3D视觉数据集，如ModelNet、ShapeNet和KITTI。这些数据集可以用于训练和评估各种3D视觉算法，如对象识别、语义分割和目标检测等。使用这些数据集可以帮助您更好地理解和应用3D视觉技术。3D视觉是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它涉及对三维场景的理解、分析和处理。为了训练和评估3D视觉算法，研究人员通常需要大量的3D视觉数据集。本文将汇总一些常用的、涵盖广泛领域的3D视觉数据集，并提供相应的源代码示例，帮助读者在编程中使用这些数据集。
基于Conv3D实现三维立体MNIST数据集分类
优快云 精品推荐
10-18 2737
这个数据集的目的是提供一个简单的方法来开始处理3D计算机视觉问题，如3D形状识别。RGB-D设备:谷歌Tango, Microsoft Kinect等激光雷达多幅图像的三维重建。然而，缺乏大型3D数据集(你可以在这里找到一个基于三角形网格的好数据集);要找到基于点云的数据集尤其困难(点云是每个3D传感设备的原始输出)。该数据集包含由MNIST数据集的原始图像生成的3D点云，为习惯使用2D数据集(图像)的人带来对3D的熟悉介绍。
MNIST集的数据格式
大坡3D软件开发
03-09 5760
MNIST数据集的文件格式本数据集采用非常简单的方式来保存，就像数组和多维矩阵一样储存。本数据集的文件里按整数保存的数字，都是按MSB优先的方式保存，也叫大端模式，也可以叫做非INTEL处理器的保存格式，因为INTEL的CPU是采用小端模式保存数据，因此在INTEL的CPU平台里读取，需要自行调换字节的顺序，才可以正确地读取它的整数。主要包括下面四个文件：train-images-idx3-uby
使用卷积神经网络实现3D MNIST数字识别
library_git927的博客
09-18 226
3D MNIST是对经典MNIST数据集的扩展，它包含了一系列28x28x28体积的三维手写数字图像。与传统的MNIST数据集中的二维图像不同，3D MNIST数据集提供了更多的信息，可以更好地捕捉数字的形状和结构。然后，将图像的像素值缩放到0到1之间，并添加一个额外的维度以适应CNN模型的输入形状。在本文中，我们将介绍如何使用卷积神经网络（CNN）来实现对3D MNIST数据集中的手写数字进行识别。我们将首先了解3D MNIST数据集的特点，然后构建一个CNN模型，并使用Python编写相应的源代码。
【三维几何学习】 三角网格(Triangular Mesh)分类数据集
做减求空
10-08 3978
三角网格分类数据集相比图像要少很多，特此记录方便后续实验。
SLAM、三维重建，语义相关数据集大全
u010451780的专栏
08-18 1419
一 主要针对自动驾驶： 1.KITTI数据集： http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/index.php（RGB+Lidar+GPS+IMU） KITTI数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术研究院联合创办，是目前国际上最大的自动驾驶场景下的计算机视觉算法评测数据集。该数据集用于评测立体图像 (stereo)，光流 (optical flow)，视觉里程计(visual odometry)，3D物体检测 (object detection) 和 3D跟踪 (t
MFC下OpenGL实现三维图像的平移、旋转与缩放
在三维绘图中，OpenGL允许开发者创建复杂的三维场景，渲染逼真的视觉效果，如材质、光照和阴影等。 2. **MFC基础**：MFC是微软为简化Windows应用程序开发而推出的一套面向对象的封装类库。MFC封装了Windows API，并...
SuperMap Objects .NET实现CAD数据三维转换技术
本范例中提到的“场景中可以直接向CAD数据集中添加三维点、三维线、三维面对象”，可能是指在SuperMap GIS软件的交互界面或编程接口中，可以通过相应的API（应用程序接口）调用来实现CAD数据集的三维对象的创建和...
【数据处理】三维数据堆叠成四维并分割成训练集和测试集（为模型训练做准备）
你好，我是小铭同学
11-02 627
def load_data(file_path): data = np.load(file_path) print(data.shape) return data file_path = '\series.npy' def split(data, train_cnt, input_num,output_num): # 计算三维数据的第一个维度的长度，确定如何分割 data_len = len(data[0]) set_len = input_
3D MNIST-3D数字识别数据
11-15
3D MNIST 是一个3D数字识别数据，用以识别三维空间中的数字字符，，，3D MNIST 是一个3D数字识别数据，用以识别三维空间中的数字字符
3D MNIST 数字识别数据数据集
07-07
3D MNIST 是一个3D数字识别数据，用以识别三维空间中的数字字符。
最新综述：深度学习图像三维重建最新方法及未来趋势
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使用深度学习进行基于图像的三维重建的最新综述
小白学视觉
02-22 2489
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达仅用于学术分享，若侵权请联系删除本文回顾了关于特定物体（如人脸）的近期研究。一些重要论文性能的分析和比较，总结了这一领域的现有问题并讨论未来研究的方向。本文是深度学习做三维重建的一篇综述对自2015年以来本领域的149个方法做详尽的回顾深入分析深度学习三维重建的各个方面，包括训练集，网络架构选择以及重建结果，训练技巧和应用场景总...
3D机器学习（3）：pytorch入门2：MNist数据集、ReLU函数、张量的概念与建立
weixin_43242161的博客
09-14 702
1.MNist数据集 手写0-9，每个数字有7000张，一共70K张，其中60k用作训练，10k用作验证。每张照片采用灰度图，28*28的矩阵，矩阵的每个数字0or1，表示黑或白。也可以表示成1*784的一维向量。 这里的y可以采用独热编码（One-Hot），即一个1*10的向量。比如如果有三层嵌套，则y=H3，当H3=[0,1, 0,8 ,0,1 ,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,0...
人工智能开发实战MNIST数据集及神经网络完全解析
sinat_30844883的博客
08-31 2574
人工智能大模型应用为时下最热门的话题，在这里，我们从几个关键的技术点MNIST数据集，人工神经网络等原理分析与应用出发，帮助小伙伴们快速进入应用实战状态。
一些3D数据集的简单介绍
qq_43527718的博客
06-23 2167
上图是Objaverse和ShapeNet数据集关于车辆、床铺、花瓶和书包这四类的物体模型对比，可见ShapeNet的模型相比起来就非常简单，因为Objaverse的对象来自许多3D内容创建平台，而ShapeNet都来自SketchUp（一个为简单的建筑建模而构建的3D建模平台）。91%的情况下Objaverse训练的模型生成的物体在外观上更具多样化。上图是Objaverse的作者，分别基于Objaverse的Bag分类和ShapeNet的bag分类，训练了一个模型，生成的3D物体效果。
2D与3D人体姿态估计数据集（统计）
m0_50811752的博客
05-02 5562
相关数据集的快速发展促进了基于深度学习的姿态估计方法的发展。公共数据集为不同的方法提供了培训来源和公平的比较。考虑到数据集的规模和姿势和场景的多样性，在本文中，主要介绍了近年来的代表性数据集。它们中大多数都是高质量和大规模的数据集，在不同的拍摄场景中都有良好的注释。 图像级2D单人数据集（待补充） 图像级2D多人数据集（待补充） 视频级2D单人数据集（待补充） 3D单人数据集 Human3.6M Human3.6M是使用最广泛的多视图单人三维人体姿态基准。该数据集使用4个RGB摄像机、1个飞行时间传感器和1
深入理解MNIST手写数字数据集：机器学习与深度学习基石
最新发布
weixin_30633869的博客
11-20 3531
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：MNIST是一个广泛用于训练和测试图像识别模型的数据集，特别是手写数字识别任务。由Yann LeCun等人创建，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像。数据集规范，包括图像和对应标签，易于评估模型性能。MNIST是机器学习初学者的理想入门数据集，也适用于深度学习研究，包括CNN架构。它...
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