Canonical Objaverse Dataset

该项目提供了Canonical Objaverse Dataset，该数据集是基于论文《One-shot 3D Object Canonicalization based on Geometric and Semantic Consistency》中描述的方法创建的。此外，项目还提供了一个Objaverse工具包，包括下载Objaverse数据、将GLB文件转换为OBJ格式、加载规范姿势等功能。

This project provides the Canonical Objaverse Dataset, which is constructed using the method detailed in the paper titled *One-shot 3D Object Canonicalization based on Geometric and Semantic Consistency*. Additionally, the project also offers an Objaverse toolkit that includes functionalities such as downloading Objaverse datasets, converting GLB files to OBJ format, and loading canonical poses, among others.

原始信息汇总

CanonObjaverseDataset 数据集概述

1. 数据集基本信息

• 名称: Canonical Objaverse Dataset (COD)
• 来源论文: "One-shot 3D Object Canonicalization based on Geometric and Semantic Consistency" (CVPR highlight 2025)
• 项目地址: https://github.com/JinLi998/CanonObjaverseDataset

2. 数据集内容

• 数据类型: 3D对象规范化数据集
• 包含组件:
  • 规范化标签文件: CanonicalObjaverseDataset.json
  • 类别和对象UID文件: canon-annotations.json
• 数据来源: 基于Objaverse数据集处理

3. 数据处理工具

• 主要功能:

  • 从网络下载Objaverse数据
  • GLB文件转OBJ格式
  • 加载规范化姿态标签

• 工具结构:

  ├── DataDownload/Download.py ├── Glb2Obj/glb2Obj.py └── Obj2Canonicalization/canon_obj.py

4. 使用要求

• Python版本: 3.10
• 主要依赖库:
  • PyTorch 1.9.0
  • PyTorch3D 0.7.5
  • Open3D 0.14.1

5. 使用方法

• 测试模型: bash python -m Examples.load_canonicalData --data_name test

• 获取完整数据集: bash python -m Examples.load_canonicalData --data_name canon

6. 引用信息

• 引用格式暂未发布 (Coming soon)

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在三维物体规范化研究领域，Canonical Objaverse Dataset的构建基于几何与语义一致性的创新方法。该数据集通过系统化处理Objaverse原始数据，采用GLB至OBJ格式转换技术，并结合几何特征对齐与语义标注，构建了具有规范姿态的三维物体集合。数据生成流程包含多阶段处理：首先从Objaverse下载原始模型，随后通过专用工具链进行格式标准化，最终由几何一致性算法计算每个物体的规范姿态参数，形成结构化标注数据。

特点

该数据集的核心价值体现在其规范化的三维物体表征方式。每个物体模型均经过严格的几何对齐处理，确保具有一致的朝向和尺度标准。数据集涵盖多样化的物体类别，每个类别下包含多个实例的规范化三维模型及对应标注文件。特别值得注意的是，数据集提供了完整的工具链支持，包括数据下载、格式转换和规范姿态加载等功能模块，极大简化了研究者的数据预处理流程。所有模型均保留原始Objaverse的细节质量，同时新增的规范标注为三维视觉任务提供了基准参考。

使用方法

使用该数据集需配置Python 3.10环境及配套的PyTorch、PyTorch3D等计算框架。通过提供的工具包可实现端到端的数据处理：从指定名称下载原始数据，自动完成GLB至OBJ格式转换，直至加载预计算的规范姿态参数。研究人员既可调用完整流程获取整个规范数据集，也能针对特定测试模型运行独立处理模块。数据集目录结构清晰划分了示例代码、核心功能模块和标注数据存储区域，配套的详细文档指导用户根据研究需求灵活调用各功能组件。

背景与挑战

背景概述

Canonical Objaverse Dataset是由北京大学视觉计算与学习实验室的研究团队在2025年CVPR高光论文中提出的三维物体规范化数据集。该数据集基于论文《基于几何与语义一致性的单次三维物体规范化》所提出的方法构建，旨在解决三维物体在几何结构和语义表示上的规范化问题。数据集通过将Objaverse数据集的GLB文件转换为OBJ格式，并标注规范化姿态，为三维视觉领域的研究提供了重要支持。其创新性在于结合几何与语义一致性，实现了单次学习下的物体规范化，对三维物体重建、姿态估计等领域具有显著影响。

当前挑战

Canonical Objaverse Dataset面临的挑战主要包括两方面。在领域问题层面，三维物体规范化需克服几何变形和语义歧义带来的复杂性，例如同一物体在不同视角或遮挡条件下的姿态差异。在构建过程中，数据集的创建需处理大规模三维模型的数据转换与标注，尤其是从GLB到OBJ格式的转换可能引入的几何信息丢失问题。此外，规范化标签的生成依赖于几何与语义的一致性，这对算法的鲁棒性和计算效率提出了较高要求。

常用场景

经典使用场景

在三维物体标准化领域，Canonical Objaverse Dataset为研究者提供了一个标准化的三维物体数据集。该数据集通过几何和语义一致性方法，将Objaverse中的三维物体进行标准化处理，使其具有一致的朝向和尺度。这一处理使得数据集在三维物体识别、分类和重建等任务中具有重要价值，尤其适用于需要标准化输入的研究场景。

解决学术问题

该数据集解决了三维物体标准化中的关键问题，即如何在不依赖大量标注数据的情况下，实现物体的几何和语义一致性。通过提供标准化的三维物体数据，研究者可以更专注于算法设计和性能优化，而无需耗费大量时间在数据预处理上。这一突破为三维物体识别和重建领域的研究提供了重要支持。

衍生相关工作

基于Canonical Objaverse Dataset，研究者们已经开展了一系列经典工作。例如，一些研究利用该数据集开发了新的三维物体标准化算法，进一步提升了标准化精度和效率。此外，该数据集还被用于训练深度学习模型，推动了三维物体识别和分类技术的进步。