ShapeNet|3D模型数据集|计算机视觉数据集

OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录

3D模型

计算机视觉

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资源简介：

ShapeNet 是由斯坦福大学、普林斯顿大学和美国芝加哥丰田技术研究所的研究人员开发的大型 3D CAD 模型存储库。该存储库包含超过 3 亿个模型，其中 220,000 个模型被分类为使用 WordNet 上位词-下位词关系排列的 3,135 个类。 ShapeNet Parts 子集包含 31,693 个网格，分为 16 个常见对象类（即桌子、椅子、平面等）。每个形状基本事实包含 2-5 个部分（总共 50 个部分类）。

提供机构：

OpenDataLab

创建时间：

2022-08-16

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ShapeNet数据集的构建基于对大量三维模型的系统性收集与标注。该数据集涵盖了超过50,000个三维模型，跨越55个不同的类别，如飞机、椅子、桌子等。这些模型通过精确的扫描和建模技术获取，确保了高精度的几何细节。此外，每个模型都附有详细的语义标签和层次结构，便于进行多层次的分类和检索任务。

使用方法

ShapeNet数据集适用于多种三维计算机视觉任务，包括但不限于三维形状分类、检索、重建和生成。研究者可以通过访问ShapeNet的官方网站或相关API接口，下载所需的三维模型数据。在使用过程中，建议结合具体的任务需求，选择合适的模型子集和预处理方法，以最大化数据集的利用效率。此外，ShapeNet的开源性质也鼓励了社区的广泛参与和贡献，进一步丰富了其应用场景。

背景与挑战

背景概述

ShapeNet，由普林斯顿大学、斯坦福大学和芝加哥大学联合开发，是一个广泛应用于计算机视觉和图形学领域的三维模型数据集。该数据集创建于2015年，旨在解决三维形状的分类、检索和重建等核心问题。ShapeNet包含了超过5万个精细标注的三维模型，涵盖了55个常见类别，如飞机、椅子、汽车等。其丰富的标注信息和高质量的模型数据，极大地推动了三维计算机视觉和图形学研究的发展，成为该领域的重要基准数据集。

当前挑战

尽管ShapeNet在三维模型数据集领域具有显著影响力，但其构建和应用过程中仍面临诸多挑战。首先，三维模型的获取和标注过程复杂且耗时，需要高度专业化的知识和技能。其次，三维模型的多样性和复杂性使得分类和检索任务变得尤为困难，尤其是在处理形状相似但功能不同的物体时。此外，数据集的规模和多样性也对计算资源和算法性能提出了高要求，如何在有限的资源下高效处理和分析这些数据，是当前研究的重要课题。

发展历史

创建时间与更新

ShapeNet数据集由普林斯顿大学、斯坦福大学和芝加哥大学于2015年联合创建，旨在为计算机视觉和图形学领域提供一个大规模、高质量的三维模型库。该数据集自创建以来，经历了多次更新，最近一次重大更新是在2020年，增加了更多的模型类别和细节标注。

重要里程碑

ShapeNet的创建标志着三维模型数据集领域的一个重要里程碑。其首次大规模整合了来自多个领域的三维模型，涵盖了55个类别，超过5万个模型，极大地推动了三维计算机视觉和图形学研究的发展。2017年，ShapeNet发布了ShapeNetCore版本，专注于高质量和标注精细的模型，进一步提升了数据集的应用价值。此外，ShapeNet还与多个国际会议和竞赛合作，如CVPR和ECCV，成为评估三维物体识别和分割算法的标准数据集。

当前发展情况

当前，ShapeNet已成为三维计算机视觉和图形学领域不可或缺的基础资源。其丰富的模型库和精细的标注为研究人员提供了强大的支持，推动了三维物体识别、分割、重建和生成等方向的快速发展。ShapeNet不仅在学术界广泛应用，还被工业界用于自动驾驶、机器人视觉和增强现实等前沿技术开发。随着深度学习和人工智能技术的进步，ShapeNet的持续更新和扩展将继续为相关领域带来新的突破和创新。

发展历程

ShapeNet数据集首次发表，由普林斯顿大学、斯坦福大学和芝加哥丰田技术研究所共同发布，旨在为3D形状分析提供一个大规模、高质量的基准数据集。
2015年
ShapeNet数据集在计算机视觉和图形学领域得到广泛应用，成为3D形状识别和分割任务的标准基准。
2016年
ShapeNet Core版本发布，包含55个类别和51,300个高质量的3D模型，进一步提升了数据集的实用性和研究价值。
2017年
ShapeNet数据集在多个国际会议和期刊上被引用，成为3D计算机视觉研究的重要资源。
2018年
ShapeNet数据集的应用扩展到机器人学、增强现实和虚拟现实等领域，推动了跨学科研究的发展。
2019年
ShapeNet数据集的扩展版本ShapeNetSem发布，专注于语义分割任务，提供了更细粒度的3D模型标注。
2020年
ShapeNet数据集在深度学习和人工智能领域的应用持续增长，成为3D数据处理和分析的基础工具。
2021年

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉与图形学领域，ShapeNet数据集被广泛用于三维形状分析与识别任务。该数据集包含了超过5万个三维模型，涵盖了55个类别，为研究人员提供了一个丰富的资源库。其经典使用场景包括三维物体识别、形状分类、以及三维重建等，这些任务在自动驾驶、机器人导航和增强现实等领域具有重要应用。

解决学术问题

ShapeNet数据集解决了三维形状数据稀缺的问题，为学术界提供了一个标准化的基准。通过该数据集，研究人员能够开发和验证新的三维形状分析算法，推动了计算机视觉和图形学领域的发展。其意义在于促进了三维形状理解的研究，为未来的技术进步奠定了基础。

实际应用

在实际应用中，ShapeNet数据集被用于训练和测试各种三维视觉系统。例如，在自动驾驶中，车辆需要识别和理解周围的三维环境，ShapeNet提供的数据可以帮助改进这些系统的准确性和鲁棒性。此外，在医疗影像分析和工业设计中，ShapeNet的数据也被用于三维模型的识别和分类，提高了这些领域的自动化水平。

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