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Stanford 3D Scanning Repository|计算机视觉数据集|3D建模数据集
收藏graphics.stanford.edu2024-11-01 收录
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该数据集包含多个3D扫描对象的模型，主要用于计算机视觉和图形学研究。数据集中的对象包括各种日常物品和人体模型，提供了高精度的3D点云数据和纹理信息。
提供机构：
graphics.stanford.edu
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
Stanford 3D Scanning Repository数据集的构建基于对多个三维物体的详细扫描。通过使用高精度的三维扫描设备，研究人员捕捉了各种物体的几何细节，并将其转换为点云数据。这些数据经过预处理和标准化，以确保不同物体之间的可比性和一致性。此外，数据集还包括了物体的纹理信息，通过多视角图像的采集和配准，实现了对物体表面细节的全面捕捉。
特点
该数据集的显著特点在于其高精度和多样性。首先，数据集包含了多种类型的物体，涵盖了从日常用品到复杂机械部件的广泛范围，为三维重建和计算机视觉研究提供了丰富的样本。其次，数据集中的每个物体都经过了多视角扫描，确保了数据的完整性和一致性。此外，数据集还提供了丰富的元数据，包括扫描参数和处理步骤，便于研究人员进行深入分析和验证。
使用方法
Stanford 3D Scanning Repository数据集适用于多种计算机视觉和三维重建任务。研究人员可以利用该数据集进行点云配准、三维模型重建、物体识别和分割等研究。使用时，用户可以下载数据集中的点云文件和相关图像，结合开源的三维处理软件进行数据分析和模型训练。此外，数据集的元数据提供了详细的扫描和处理信息，有助于用户理解和优化其算法。
背景与挑战
背景概述
Stanford 3D Scanning Repository，由斯坦福大学计算机科学系于2005年创建，是三维扫描数据集的先驱之一。该数据集由Marc Levoy教授及其团队主导开发，旨在为计算机视觉和图形学领域的研究人员提供高质量的三维模型数据。其核心研究问题包括三维物体的精确重建、纹理映射以及多视角图像的融合。该数据集的发布极大地推动了三维扫描技术的发展，为后续的三维重建算法和应用提供了宝贵的基准数据。
当前挑战
尽管Stanford 3D Scanning Repository在三维扫描领域具有重要地位，但其构建过程中仍面临诸多挑战。首先，数据集的构建需要高精度的扫描设备和复杂的后期处理技术，以确保三维模型的准确性和完整性。其次，多视角图像的融合和纹理映射过程中，如何处理视角差异和光照变化是一个技术难题。此外，数据集的规模和多样性也对其存储和处理能力提出了高要求。这些挑战不仅影响了数据集的质量，也制约了其在实际应用中的广泛推广。
发展历史
创建时间与更新
Stanford 3D Scanning Repository 创建于2005年，由斯坦福大学计算机科学系的研究团队开发。该数据集自创建以来，经历了多次更新，最近一次重大更新发生在2018年，以适应不断发展的3D扫描技术需求。
重要里程碑
Stanford 3D Scanning Repository 的重要里程碑之一是其在2005年的首次发布，这一数据集的推出极大地推动了计算机视觉和图形学领域的发展，为研究人员提供了一个标准化的3D模型库。随后，2010年的更新引入了更多高质量的3D扫描数据，进一步丰富了数据集的内容。2018年的更新则着重于提升数据集的多样性和精度，使其成为3D扫描技术研究的重要参考资源。
当前发展情况
当前，Stanford 3D Scanning Repository 已成为3D扫描和计算机视觉领域的重要资源，广泛应用于学术研究和工业应用中。该数据集不仅为研究人员提供了丰富的3D模型数据，还促进了新算法和技术的开发与验证。随着3D扫描技术的不断进步，该数据集也在持续更新，以保持其前沿性和实用性，对推动相关领域的技术进步和创新具有重要意义。
发展历程
- Stanford 3D Scanning Repository首次发布，提供了多个高质量的三维扫描模型，为计算机视觉和图形学领域的研究提供了宝贵的数据资源。
- 该数据集首次应用于计算机视觉领域的研究，特别是在三维重建和物体识别方面，显著推动了相关技术的发展。
- Stanford 3D Scanning Repository的数据集规模进一步扩大，新增了更多复杂和多样化的三维模型，丰富了研究者的数据选择。
- 该数据集在图形学领域的应用逐渐增多，特别是在三维动画和虚拟现实技术的研究中，成为重要的基准数据集。
- Stanford 3D Scanning Repository的数据集被广泛应用于机器学习和深度学习领域，特别是在三维数据处理和分析方面，推动了相关算法的发展。
- 该数据集的更新和维护工作持续进行，确保了数据的高质量和时效性，继续为全球研究者提供支持。
- Stanford 3D Scanning Repository的数据集在自动驾驶和机器人技术领域的应用逐渐增多，特别是在三维环境感知和导航方面，发挥了重要作用。
- 该数据集的开放性和易用性得到了进一步增强，通过在线平台和API接口，方便了全球研究者的访问和使用。
常用场景
经典使用场景
在计算机视觉与三维重建领域，Stanford 3D Scanning Repository 数据集被广泛用于开发和验证三维物体识别、点云处理和场景重建算法。该数据集包含了多种物体的三维扫描数据，为研究人员提供了一个标准化的测试平台，以评估其算法在不同物体和环境下的表现。
实际应用
在实际应用中，Stanford 3D Scanning Repository 数据集被用于机器人导航、增强现实和虚拟现实等领域的开发。例如，通过分析数据集中的三维模型，机器人可以更准确地识别和操作环境中的物体，而增强现实系统则可以利用这些数据生成更逼真的虚拟场景。
衍生相关工作
基于Stanford 3D Scanning Repository 数据集，许多经典工作得以展开，如点云配准算法ICP（Iterative Closest Point）的改进和三维物体识别网络PointNet的训练。这些工作不仅提升了三维数据处理的效率和精度，还为后续研究提供了宝贵的参考和基准。
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数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
MOOCs Dataset
该数据集包含了大规模开放在线课程（MOOCs）的相关数据，包括课程信息、用户行为、学习进度等。数据主要用于研究在线教育的行为模式和学习效果。
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MedDialog
MedDialog数据集（中文）包含了医生和患者之间的对话（中文）。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长，会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
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中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
FAOSTAT Agricultural Data
FAOSTAT Agricultural Data 是由联合国粮食及农业组织（FAO）提供的全球农业数据集。该数据集涵盖了农业生产、贸易、价格、土地利用、水资源、气候变化、人口统计等多个方面的详细信息。数据包括了全球各个国家和地区的农业统计数据，旨在为政策制定者、研究人员和公众提供全面的农业信息。
www.fao.org 收录