ModelNet10, ShapeNet, Synthetic Rooms Dataset|三维模型数据集|深度学习数据集

ModelNet10模型通过ManifoldPlus处理为水密模型，可用于研究和下载。ShapeNet提供水密模型，用于深度学习研究。Synthetic Rooms Dataset提供水密场景，用于深度学习和研究。

The ModelNet10 models have been processed into watertight models using ManifoldPlus, making them available for research and download. ShapeNet offers watertight models specifically designed for deep learning research. The Synthetic Rooms Dataset provides watertight scenes, which are also utilized for deep learning and research purposes.

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

• Deep Surface Reconstruction from Point Clouds with Visibility Information

数据集内容

• ModelNet10

  • 模型：使用ManifoldPlus处理后的ModelNet10模型。
  • 扫描数据：包含在论文中使用的ModelNet10扫描数据，以及ConvONet, Points2Surf, Shape As Points, POCO和DGNN的训练和评估数据。

• ShapeNetv1 (13 class subset)

  • 模型：提供的水密ShapeNet模型。
  • 扫描数据：需通过开issue请求。

• Synthetic Rooms Dataset

  • 模型：提供的水密场景。
  • 扫描数据：需通过开issue请求。

数据集使用

• 使用scan工具可以创建具有可见性信息的点云数据。
• 使用dataloader.py脚本可以加载来自scan.npz文件的可见性增强点云。

相关代码和预训练模型

• 提供了用于表面重建方法的修改代码和预训练模型，支持带有和不带有可见性信息的点云。
  • ConvONet
  • Points2Surf
  • Shape As Points
  • POCO
  • LIG
  • DGNN

引用信息

• 若使用此数据集，请引用以下文献： bibtex @INPROCEEDINGS{sulzer2022deep, author={Sulzer, Raphael and Landrieu, Loïc and Boulch, Alexandre and Marlet, Renaud and Vallet, Bruno}, booktitle={2022 26th International Conference on Pattern Recognition (ICPR)}, title={Deep Surface Reconstruction from Point Clouds with Visibility Information}, year={2022}, pages={2415-2422}, doi={10.1109/ICPR56361.2022.9956560}}

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ModelNet10、ShapeNet和Synthetic Rooms数据集的构建过程体现了三维模型数据处理的前沿技术。ModelNet10通过ManifoldPlus工具将模型转化为水密网格，确保几何完整性；ShapeNet则基于Choy等人提出的13类子集，提供了水密化的三维模型；Synthetic Rooms数据集则通过ConvONet作者提供的水密场景数据，进一步扩展了三维重建的应用场景。这些数据集的构建均依赖于高质量的三维扫描和网格处理技术，确保了数据的精确性和可用性。

特点

这些数据集的核心特点在于其多样性和高质量的三维模型表示。ModelNet10提供了经过水密化处理的模型，适用于多种三维重建任务；ShapeNet的13类子集涵盖了广泛的物体类别，为研究提供了丰富的样本；Synthetic Rooms数据集则专注于复杂场景的三维重建，提供了水密化的室内场景数据。此外，这些数据集均支持可见性信息的点云数据，为深度表面重建提供了重要的辅助信息。

使用方法

使用这些数据集时，研究人员可以通过提供的`scan`工具生成带有可见性信息的点云数据。通过命令行参数设置，用户可以自定义点云密度、噪声水平和相机数量，以满足不同实验需求。加载数据时，可使用`dataloader.py`脚本读取包含可见性信息的点云文件。此外，数据集支持多种表面重建方法，如ConvONet、Points2Surf等，用户可根据研究目标选择合适的方法进行实验。

背景与挑战

背景概述

ModelNet10、ShapeNet和Synthetic Rooms数据集是计算机视觉和三维重建领域的重要资源，广泛应用于点云数据的表面重建研究。ModelNet10由普林斯顿大学的研究团队于2015年发布，旨在为三维形状分类和重建提供标准化的基准数据。ShapeNet则由斯坦福大学的研究人员开发，涵盖了更广泛的三维模型类别，为深度学习模型提供了丰富的训练数据。Synthetic Rooms数据集则专注于复杂室内场景的重建，由ConvONet团队发布，进一步推动了三维场景理解的研究。这些数据集的创建为点云处理、三维重建和场景理解等领域提供了重要的数据支持，推动了相关算法的快速发展。

当前挑战

尽管这些数据集在三维重建领域取得了显著进展，但仍面临诸多挑战。首先，点云数据的稀疏性和噪声问题使得表面重建的精度难以保证，尤其是在复杂场景中。其次，数据集的构建过程需要大量的计算资源和时间，特别是在生成水密模型和扫描点云时。此外，如何有效利用可见性信息来提升重建质量仍是一个开放性问题。最后，不同数据集之间的数据格式和标注标准不一致，增加了跨数据集研究的难度。这些挑战不仅影响了算法的性能，也对数据集的扩展和应用提出了更高的要求。

常用场景

经典使用场景

ModelNet10、ShapeNet和Synthetic Rooms数据集在三维表面重建领域具有广泛的应用。这些数据集通常用于训练和评估深度学习模型，特别是那些专注于从点云数据中重建三维表面的模型。通过提供高质量的三维模型和点云数据，这些数据集为研究人员提供了一个标准化的测试平台，使得不同算法的性能可以在相同的条件下进行比较。

实际应用

在实际应用中，ModelNet10、ShapeNet和Synthetic Rooms数据集被广泛应用于机器人导航、虚拟现实、增强现实以及计算机辅助设计等领域。例如，在机器人导航中，这些数据集可以帮助机器人更好地理解周围环境的三维结构，从而提高其自主导航能力。在虚拟现实和增强现实中，这些数据集可以用于生成逼真的三维场景，提升用户体验。

衍生相关工作

基于这些数据集，许多经典的三维重建算法得以发展。例如，ConvONet、Points2Surf、Shape As Points、POCO和DGNN等算法都在这些数据集上进行了广泛的测试和优化。这些算法不仅在学术界取得了显著的成果，还在工业界得到了实际应用，进一步推动了三维重建技术的普及和发展。