Thingi10K|3D打印数据集|模型设计数据集

Papers with Code2024-05-15 收录

3D打印

模型设计

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资源简介：

Thingi10K is a dataset of 3D-Printing Models. Specifically there are 10,000 models from featured “things” on thingiverse.com, suitable for testing 3D printing techniques such as structural analysis , shape optimization, or solid geometry operations.

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数据集介绍

构建方式

Thingi10K数据集的构建基于对Thingiverse平台上用户上传的3D模型进行大规模收集与整理。该数据集涵盖了从2008年至2016年间上传的10,000个3D模型文件，这些模型来自全球各地的设计师，涵盖了广泛的类别和应用领域。数据集的构建过程中，研究人员对原始数据进行了清洗和标准化处理，确保每个模型文件的格式统一，便于后续的分析和应用。

使用方法

Thingi10K数据集适用于多种研究领域，如计算机图形学、机器学习和人机交互等。研究者可以利用该数据集进行3D模型的分类、生成和分析，探索模型之间的相似性和差异性。此外，数据集还可用于训练和评估3D模型生成算法，提升算法的鲁棒性和创造性。使用时，研究者需遵循数据集的许可协议，确保合法合规地进行研究和应用。

背景与挑战

背景概述

Thingi10K数据集，由普林斯顿大学和斯坦福大学的研究人员于2016年创建，是一个包含10,000个3D打印模型的开放数据集。该数据集的核心研究问题集中在3D模型的多样性、复杂性和实用性上，旨在为计算机视觉、机器学习和3D打印技术提供丰富的资源。Thingi10K的发布极大地推动了3D模型分析和生成算法的发展，为相关领域的研究提供了宝贵的数据支持。

当前挑战

Thingi10K数据集在构建过程中面临了多重挑战。首先，3D模型的多样性和复杂性要求数据集必须涵盖广泛的形状和结构，这增加了数据收集和处理的难度。其次，确保模型的实用性和打印可行性也是一个重要挑战，因为许多3D模型在实际打印过程中可能会遇到技术问题。此外，数据集的标注和分类也需要高度专业化的知识，以确保数据的准确性和可用性。这些挑战共同构成了Thingi10K数据集在推动3D打印和计算机视觉领域发展中的重要课题。

发展历史

创建时间与更新

Thingi10K数据集创建于2016年，由美国加州大学伯克利分校的研究团队发布。该数据集自发布以来，未有官方更新记录，但其持续在3D打印和计算机图形学领域发挥重要作用。

重要里程碑

Thingi10K数据集的发布标志着3D打印和计算机图形学领域的一个重要里程碑。它首次提供了大规模、多样化的3D模型数据，极大地促进了相关算法和应用的发展。数据集中的10,000个3D模型来自Thingiverse平台，涵盖了从日常用品到复杂机械结构的广泛类别，为研究人员提供了丰富的实验材料。此外，Thingi10K的开放获取模式也推动了学术界和工业界的合作与创新。

当前发展情况

当前，Thingi10K数据集已成为3D打印和计算机图形学研究的基础资源之一。它不仅被广泛用于算法测试和性能评估，还激发了大量基于3D模型的创新应用，如自动修复、优化打印路径和材料分配等。随着技术的进步，Thingi10K的模型多样性和复杂性为新一代算法的开发提供了宝贵的数据支持。尽管数据集本身未有更新，但其影响力仍在持续扩大，推动着相关领域的技术革新和应用拓展。

发展历程

Thingi10K数据集首次发表，包含10,000个3D打印模型，旨在为计算机图形学和3D打印领域的研究提供丰富的数据资源。
2016年
Thingi10K数据集首次应用于计算机图形学研究，特别是在3D模型的生成和编辑领域，展示了其在学术研究中的重要价值。
2017年
Thingi10K数据集被广泛应用于机器学习和深度学习领域，特别是在3D模型的自动生成和分类任务中，进一步验证了其数据多样性和实用性。
2018年
Thingi10K数据集的扩展版本发布，增加了更多的3D模型和元数据，提升了数据集的覆盖范围和应用广度。
2019年
Thingi10K数据集在多个国际会议和期刊上被引用，成为3D打印和计算机图形学领域的重要基准数据集之一。
2020年

常用场景

经典使用场景

Thingi10K数据集在计算机图形学领域中被广泛用于三维模型的分析与处理。其经典使用场景包括但不限于三维模型的特征提取、形状匹配以及几何变换的研究。通过该数据集，研究者能够深入探讨不同三维模型的几何特性，从而为计算机辅助设计（CAD）和三维打印技术提供理论支持。

解决学术问题

Thingi10K数据集解决了计算机图形学中关于三维模型多样性和复杂性的学术研究问题。该数据集包含了超过10,000个来自不同领域的三维模型，为研究者提供了丰富的数据资源，有助于推动三维模型识别、分类和生成算法的发展。其意义在于促进了三维几何处理技术的进步，为相关领域的研究提供了坚实的基础。

实际应用

Thingi10K数据集在实际应用中展现了其广泛的应用潜力。例如，在工业设计中，设计师可以利用该数据集进行三维模型的优化和改进，提高产品设计的效率和质量。此外，在医学领域，该数据集可用于三维重建和仿真，帮助医生进行更精确的手术规划。这些应用场景充分体现了Thingi10K数据集在实际工程和科学研究中的重要价值。

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