点云数据集处理开源项目介绍

点云数据集处理开源项目介绍

PointCloudDatasets 3D point cloud datasets in HDF5 format, containing uniformly sampled 2048 points per shape. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PointCloudDatasets

项目基础介绍

本项目是由开源社区贡献者antao97创建和维护的一个开源项目，项目名称为“PointCloudDatasets”，主要使用Python编程语言。该项目旨在为3D点云数据处理领域的研究者和开发者提供高质量的数据集。

项目核心功能

项目的核心功能是提供了一系列经过预处理的三维点云数据集，这些数据集以HDF5格式存储，并均匀采样了2048个点来表示每个形状。具体包括以下数据集：

• ShapeNetCore v2：含有51,127个预对齐形状，分为55个类别。
• ShapeNetPart：含有16,881个预对齐形状，分为16个类别，并注释了50种分割部分。
• ModelNet40：含有12,311个预对齐形状，分为40个类别。
• ModelNet10：包含ModelNet40数据集的一部分，含有4,899个预对齐形状，分为10个类别。

这些数据集遵循官方的_train/val/test_数据划分，并且提供了用于加载和可视化数据集的Python代码，支持PyTorch框架。

项目最近更新的功能

根据项目的最新更新，以下是一些新增的功能和改进：

• 数据集的预处理流程进行了优化，提高了数据加载的效率。
• 修正了ModelNet40数据集中训练集形状数量的一个小错误，保证了数据集的完整性和准确性。
• 提供了数据集的可视化示例，使得用户可以更直观地理解数据集的结构和内容。
• 更新了部分代码注释和文档，使得项目的使用和贡献更加友好。

这些更新不仅提高了数据集的质量，也增强了项目的易用性和社区的活跃度。

PointCloudDatasets 3D point cloud datasets in HDF5 format, containing uniformly sampled 2048 points per shape. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/po/PointCloudDatasets