PartNet Dataset：3D对象细粒度理解的开源数据集

PartNet Dataset：3D对象细粒度理解的开源数据集

partnet_dataset PartNet Dataset Official Release Repo 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/partnet_dataset

1. 项目基础介绍

PartNet是一个开源项目，它提供了一个大规模的3D对象数据集，这些对象被标注了细粒度的实例级和层次化的3D部件信息。该数据集旨在促进形状分析、动态3D场景建模与仿真、工具性分析等多种任务的研究。项目主要使用Python编程语言开发，同时包含了Web-based的3D注释界面。

2. 核心功能

PartNet数据集的核心功能包括：

• 数据标注：提供了Web-based的3D注释界面，用于创建和编辑3D对象的部件层次结构。
• 数据集构建：包含573,585个部件实例，涵盖24个对象类别，共26,671个3D模型。
• 基准测试任务：为3D部件识别建立了三个基准测试任务，分别是细粒度语义分割、层次化语义分割和实例分割。
• 算法基准：对比了四种最先进的3D深度学习算法在细粒度语义分割上的表现，以及三种基线方法在层次化语义分割上的表现。

3. 最近更新的功能

最近更新的功能包括：

• 数据集质量提升：通过两轮的数据验证，减少了数据标注中的错误。
• 数据集扩展：持续增加更多的3D模型和部件标注，以丰富数据集的多样性。
• 可视化工具：改进了数据集的可视化页面，用户可以更方便地查看原始标注和最终合并后的数据。
• 错误反馈机制：增加了错误反馈表格，用户可以提交发现的问题，以便在下一个版本中修正。

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本文介绍了PartNet Dataset项目，一个用于3D对象细粒度理解的开源数据集，以及其核心功能和最新更新。该项目的目标是促进3D对象理解相关研究的发展。

partnet_dataset PartNet Dataset Official Release Repo 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/partnet_dataset