ABC dataset|计算机辅助设计数据集|点云处理数据集

ABC数据集是一个大规模的CAD模型集合，专为几何深度学习设计。该数据集包含了15,339个仅具有平面结构的CAD模型，用于在简单、中等和困难三种遮挡水平下生成368,136个点云，以评估点云完成算法的性能。数据集中的模型被标准化为单位对角线长度，保证了训练数据与评估数据的严格分离。

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数据集介绍

构建方式

ABC数据集旨在为多边形表面重建提供基准数据，特别是针对不完整点云的情况。该数据集由大量CAD模型组成，这些模型经过分割，以确保每个模型仅包含平面结构。数据集按照不同的遮挡级别生成点云，遮挡级别分为简单、中等和困难，分别对应25%、50%和75%的点缺失率。为了评估重建质量，数据集还包含了每个模型的地面实况点云，用于计算对称Chamfer距离、Hausdorff距离、法线一致性和失败率等指标。数据集的构建方式确保了其在几何深度学习中的实用性和有效性。

特点

ABC数据集的主要特点在于其针对多边形表面重建任务的设计。数据集的模型仅包含平面结构，这使得它成为评估和训练多边形表面重建算法的理想选择。此外，数据集包含不同遮挡级别的点云，这有助于评估算法在不同缺失程度下的性能。ABC数据集的构建方式和评估指标的选择，使得它成为研究多边形表面重建领域的重要资源。

使用方法

使用ABC数据集进行研究和训练时，首先需要了解数据集的结构和评估指标。数据集的每个模型都包含分割后的平面结构和不同遮挡级别的点云。研究者可以使用这些数据来训练和评估多边形表面重建算法。此外，数据集还包含了地面实况点云，可用于计算重建结果的评估指标。在使用ABC数据集时，研究者需要确保他们的算法能够处理不同遮挡级别的点云，并能够生成高质量的多边形表面重建结果。

背景与挑战

背景概述

在三维形状重建领域，从点云中恢复精确的多边形表面一直是一项具有挑战性的任务，尤其是在面对不完整的点云数据时。现有的多边形表面重建方法往往依赖于输入的完整性，并难以处理不完整的点云。为了解决这一难题，PaCo（Parametric Point Cloud Completion）方法被提出，该方法通过恢复参数化基元而非单个点来传达高级几何结构，从而实现高质量的多边形表面重建。PaCo方法的核心研究人员来自慕尼黑工业大学和代尔夫特理工大学，该数据集于2025年3月发布，旨在为多边形表面重建领域提供一个新的基准。PaCo方法在ABC数据集上的综合评估表明，它在挑战性场景中表现出优异的性能，为从不完全数据中重建多边形表面设定了新的标准。

当前挑战

PaCo方法面临的主要挑战包括：1)在不完整的点云数据中准确恢复参数化基元；2)确保重建的多边形表面具有高保真度和结构完整性；3)在训练过程中优化基元分布，以实现更准确的重建。此外，PaCo方法目前主要针对包含平面基元的点云，对于非平面几何体的处理能力有限。未来，PaCo方法的发展方向包括引入更多的参数化形状基元，以应对更复杂的几何体重建任务。

常用场景

经典使用场景

ABC数据集是用于评估点云补全算法性能的基准数据集，特别是在多边形表面重建任务中。该数据集包含大量的CAD模型，其特点是其表面仅由平面组成，这使得它成为评估点云补全算法在重建多边形表面方面的有效性和鲁棒性的理想选择。

衍生相关工作

ABC数据集衍生了多项相关研究，包括参数化点云补全、多边形表面重建和形状补全等。例如，PaCo算法是一种基于参数化补全的点云补全方法，它利用平面代理来封装平面参数和内点，从而在具有高度不完整数据的复杂场景中有效地进行高质量的多边形表面重建。此外，ABC数据集还促进了形状补全领域的发展，例如通过学习点云中的几何结构来恢复缺失的点。

数据集最近研究

最新研究方向

ABC数据集的最新研究方向集中于参数化点云补全，旨在从不完整点云中恢复参数化基元，而非单个点。PaCo方法通过利用平面代理来恢复平面参数和内部点，以实现高质量的多边形表面重建。该研究为多边形表面重建领域设定了新的标准，尤其是在处理高度不完整数据的情况下。PaCo在ABC数据集上的评估结果表明，其在性能上优于现有方法，为从点云中恢复结构化几何形状提供了新的视角。

相关研究论文

• Parametric Point Cloud Completion for Polygonal Surface Reconstruction

  慕尼黑工业大学, 代尔夫特理工大学, 慕尼黑机器学习中心 · 2025年