【深度学习】三维点云数据集总结

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点云数据集总结

三维点云数据,三维深度学习

1.ShapeNet

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ShapeNet是一个丰富标注的大规模点云数据集,其中包含了55中常见的物品类别和513000个三维模型。

2.ShapeNetSem

这是一个小的数据库,包含了270类的12000个物体。

3.ModelNet

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ModelNet总共有662中目标分类,127915个CAD,以及十类标记过方向朝向的数据。
其中包含了三个子集:

4.PASCAL3D+

其中包含了12中刚体分类,每一类超过了3000个实例。并且包含了对应的imageNet中每一类的图像。
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4-1.佐治亚理工大型几何模型数据集

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4-2.斯坦福大学计算机图形学实验室三维数据集
三维扫描数据集
以及另一个雕塑数据


5.斯坦福计算机视觉和几何实验室数据集

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这一实验室提供了多个三维数据集,包括:

5.SUN3D

普林斯顿的数据集,大场景重建。主要用于SFM方法。

6.普林斯度视觉和机器人实验室数据集

这一实验室提供17个三维视觉的数据集,除了上面提到的ShapeNet和SUN3D外,还有:

  • SUN RGB-D数据集,包含了室内场景分类、语义分割、房间布置和物体朝向等标注,其中有 10,000 张RGB-D 图像, 标注包含 146,617 2D 个多边形和 58,657 3D 个框。
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  • SUN GC数据集包含了45k个手工创造的三维室内场景,包含了深度信息和每个物体的语义标签。
    在这里插入图片描述
  • 此外还有Matterport3D室内rgbd数据集、机器人抓取三维数据集等。

7-1.Pix3D

从单张RGB图像的3D形状建模数据库
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7-2.3D MNIST


相关数据集

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1.more data:https://blog.csdn.net/wi162yyxq/article/details/69501350
2.http://www.pointclouds.org/news/2013/01/07/point-cloud-data-sets/

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