Thingi10K|3D打印数据集|算法验证数据集

arXiv2016-07-02 更新2024-07-25 收录

3D打印

算法验证

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资源简介：

Thingi10K是由纽约大学的Qingnan Zhou和哥伦比亚大学的Alec Jacobson共同创建的一个包含10,000个3D打印模型的数据集。该数据集从Thingiverse网站上精选的‘things’中收集，涵盖了玩具、机制、珠宝等多种类别，以及三角网格等不同表示类型。创建过程中，研究者通过网络爬虫系统地从Thingiverse中筛选出高质量模型。Thingi10K数据集旨在为3D打印相关算法的验证提供代表性测试数据，解决现有数据集在模型复杂性和质量上的不足，适用于结构分析、形状优化等应用领域。

提供机构：

纽约大学

创建时间：

2016-05-16

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Thingi10K数据集通过系统性地从Thingiverse.com这一广受欢迎的3D打印模型共享平台上爬取数据构建而成。该数据集包含了10,000个模型，这些模型来自Thingiverse网站上精选的‘things’，这些精选模型由Thingiverse的工作人员根据设计、美观性和可制造性独立选择。通过这种方式，Thingi10K数据集不仅涵盖了广泛的几何复杂性和表示类型，还捕捉到了3D打印模型中常见的几何问题和缺陷，如自交和非流形性。

使用方法

Thingi10K数据集可广泛应用于3D打印相关的算法验证和性能测试。研究者可以通过数据集提供的在线查询接口，根据特定的几何特征（如顶点数量、组件数量等）或上下文信息（如标签、类别等）筛选子集，进行针对性的实验。此外，数据集的开放性和详细的几何分析数据，使其成为机器学习和数据挖掘算法的理想训练和测试平台。通过该数据集，研究者可以深入探索3D打印模型的几何特性，并开发出更加鲁棒和高效的算法。

背景与挑战

背景概述

Thingi10K数据集由纽约大学的Qingnan Zhou和哥伦比亚大学的Alec Jacobson于2016年创建，旨在为3D打印相关算法的验证提供一个具有代表性的测试数据集。该数据集包含了从Thingiverse.com上精选的10,000个3D打印模型，涵盖了从玩具、机械装置到珠宝等多种类别，且包含了3D打印模型中常见的几何问题，如自交、非流形性等。Thingi10K的创建填补了现有数据集在3D打印领域中的空白，为研究人员提供了一个能够真实反映实际应用场景的数据集，推动了3D打印技术在几何处理、形状优化等领域的研究。

当前挑战

Thingi10K数据集的构建面临多重挑战。首先，3D打印模型的几何特性与传统的计算机图形学模型有显著差异，如自交、非流形性等问题在3D打印中更为常见，这使得现有数据集难以直接应用于3D打印算法的验证。其次，数据集的构建过程中需要从Thingiverse.com上筛选出高质量的模型，并进行几何特性的详细分析，以确保数据集能够真实反映实际应用中的复杂性和多样性。此外，如何有效地处理和分析这些模型的几何质量，以及如何为研究人员提供便捷的查询和分析工具，也是该数据集面临的挑战。

常用场景

经典使用场景

Thingi10K数据集的经典使用场景主要集中在3D打印相关算法的验证与测试。由于该数据集包含了从Thingiverse网站上精选的10,000个3D打印模型，涵盖了从玩具、机械装置到珠宝等多种类别，研究人员可以利用这些模型来评估和优化3D打印过程中的几何处理算法，如自交检测、非流形修复等。此外，该数据集的几何复杂性和多样性使其成为测试结构分析、形状优化和实体几何操作等方法的理想选择。

解决学术问题

Thingi10K数据集解决了现有3D打印模型数据集在几何复杂性和实际应用代表性方面的不足。传统数据集如Stanford Bunny等虽然经典，但过于简化，无法反映真实世界中3D打印模型的复杂性和常见问题，如自交、非流形性等。Thingi10K通过提供大量真实世界的3D打印模型，帮助研究人员开发和验证能够处理这些复杂问题的算法，从而推动3D打印技术的发展。

实际应用

Thingi10K数据集在实际应用中广泛用于3D打印相关的自动化处理和优化。例如，在工业设计中，设计师可以使用该数据集来测试和优化3D打印模型的几何结构，确保打印过程的顺利进行。此外，该数据集还可用于开发智能化的3D打印前处理工具，自动检测和修复模型中的几何缺陷，提高打印成功率和产品质量。

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