ModelNet40-C|3D点云数据集|抗干扰数据集

首个针对3D点云数据抗干扰能力的综合基准，包含15种常见且真实的干扰。

原始信息汇总

数据集概述

数据集名称

ModelNet40-C

数据集描述

ModelNet40-C 是一个用于评估 3D 点云识别模型对常见损坏鲁棒性的基准数据集。该数据集基于 ModelNet40，包含了多种损坏类型的点云数据。

数据集下载

• 从 Google Drive 下载
• 使用提供的脚本下载
• 从 Zenodo 下载

数据集生成

生成 ModelNet40-C 数据集的步骤如下：

1. 下载 ModelNet40 数据集： bash ./download.sh modelnet40

2. 生成 ModelNet40-C 数据集： bash python data/process.py python data/generate_c.py

注意：生成过程需要连接显示器，因为 Open3D 库不支持后台渲染。

预训练模型

预训练模型可以通过以下命令下载：

• 标准训练的预训练模型： bash ./download.sh cor_exp

• 使用不同数据增强策略的预训练模型： bash ./download.sh runs

数据集排行榜

架构+数据增强排行榜

Architecture	Data Augmentation	Corruption Error Rate (%)	Clean Error Rate (%)	Checkpoint
PCT	PointCutMix-R	16.3	7.2	checkpoint
PCT	PointCutMix-K	16.5	6.9	checkpoint
DGCNN	PointCutMix-R	17.3	6.8	checkpoint
PCT	RSMix	17.3	6.9	checkpoint
DGCNN	PointCutMix-K	17.3	7.4	checkpoint
RSCNN	PointCutMix-R	17.9	7.6	checkpoint
DGCNN	RSMix	18.1	7.1	checkpoint
PCT	PGD Adv Train	18.4	8.9	checkpoint
PointNet++	PointCutMix-R	19.1	7.1	checkpoint
PointNet++	PointMixup	19.3	7.1	checkpoint
PCT	PointMixup	19.5	7.4	checkpoint
SimpleView	PointCutMix-R	19.7	7.9	checkpoint
RSCNN	PointMixup	19.8	7.2	checkpoint
PointNet++	PointCutMix-K	20.2	6.7	checkpoint

架构排行榜

Architecture	Corruption Error Rate (%)	Clean Error Rate (%)	Checkpoint
CurveNet	22.7	6.6	checkpoint
PointNet++	23.6	7.0	checkpoint
PCT	25.5	7.1	checkpoint
GDANet	25.6	7.5	checkpoint
DGCNN	25.9	7.4	checkpoint
RSCNN	26.2	7.7	checkpoint
SimpleView	27.2	6.1	checkpoint
PointNet	28.3	9.3	checkpoint
PointMLP	31.9	6.3	checkpoint
PointMLP-Elite	32.4	7.2	checkpoint

参考文献

• Sun, Jiachen, et al. "Benchmarking Robustness of 3D Point Cloud Recognition against Common Corruptions." arXiv preprint arXiv:2201.12296 (2022).
• Goyal, Ankit, et al. "Revisiting Point Cloud Shape Classification with a Simple and Effective Baseline." International Conference on Machine Learning (2021).

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

ModelNet40-C 数据集的构建基于 ModelNet40，通过引入 15 种常见的和现实的 3D 点云数据损坏类型，每种损坏类型又分为 5 个严重级别，共计 75 种损坏情况。这些损坏类型被分为密度、噪声和变换三大类，涵盖了现实世界中点云数据可能遇到的各种失真情况。构建过程中，研究团队精心设计了这些损坏类型，确保它们在模拟现实应用场景的同时，仍能保留点云的原始语义信息。

特点

ModelNet40-C 数据集的主要特点在于其全面性和现实性。它不仅包含了多种常见的点云数据损坏类型，还通过不同的严重级别，提供了对模型鲁棒性进行细致评估的可能性。此外，该数据集的设计考虑了点云数据在安全关键应用中的重要性，旨在推动 3D 点云识别模型在面对数据损坏时的鲁棒性研究。

使用方法

ModelNet40-C 数据集主要用于测试和评估 3D 点云识别模型在面对常见数据损坏时的鲁棒性。研究者可以使用该数据集来测试现有模型的性能，并探索提高模型鲁棒性的方法。数据集应仅在测试阶段使用，而不应用于训练过程。通过在 ModelNet40-C 上的表现，可以评估模型在实际应用中可能遇到的挑战，从而指导模型设计和训练策略的改进。

背景与挑战

背景概述

在三维计算机视觉领域，点云数据因其灵活性和多样性而被广泛应用于自动驾驶、机器人、医学成像和虚拟现实等安全关键应用中。然而，深度神经网络在处理点云数据时的鲁棒性研究相对较少。为了填补这一研究空白，Jiachen Sun等人于2022年创建了ModelNet40-C数据集，这是首个针对三维点云数据鲁棒性的综合性基准测试。该数据集包含15种常见且现实的点云数据损坏类型，旨在评估现有最先进（SOTA）模型在面对这些损坏时的性能。通过深入分析，研究团队揭示了不同架构在点云识别中的鲁棒性差异，并提出了结合PointCutMix-R和TENT的简单有效方法来缩小性能差距。这项研究不仅为未来的点云数据鲁棒性研究提供了宝贵的见解，还推动了三维点云领域鲁棒训练策略和架构设计的发展。

当前挑战

ModelNet40-C数据集的构建和应用面临多重挑战。首先，点云数据的损坏类型多样且复杂，涵盖密度、噪声和变换等多种模式，这要求模型具备广泛的鲁棒性。其次，构建过程中需要确保损坏类型在各种应用场景中具有现实性，同时保持点云数据的原始语义。此外，评估现有模型的鲁棒性时，发现即使在干净数据上表现良好的模型，在面对损坏数据时性能显著下降，这表明现有模型在处理点云数据时存在固有的脆弱性。最后，尽管已有研究集中在对抗性攻击的鲁棒性上，但针对常见损坏的鲁棒性研究仍处于起步阶段，这为未来的研究提供了广阔的空间。

常用场景

经典使用场景

ModelNet40-C 数据集的经典使用场景在于评估和提升三维点云识别模型的鲁棒性。通过引入15种常见且现实的点云数据损坏类型，该数据集为研究人员提供了一个全面的基准，用于测试和比较现有最先进（SOTA）模型在面对这些损坏时的表现。这种评估不仅揭示了模型在清洁数据上的性能，还突显了其在真实世界应用中可能遇到的挑战，特别是在自动驾驶、机器人和医疗成像等安全关键领域。

衍生相关工作

ModelNet40-C 数据集的发布催生了一系列相关研究工作，特别是在三维点云处理和深度学习领域。例如，基于该数据集的研究已经提出了多种增强点云模型鲁棒性的方法，包括结合PointCutMix-R和TENT的简单有效策略。此外，Transformer架构在点云识别中的应用也因该数据集的分析而得到了进一步的验证和优化。这些研究不仅提升了现有模型的性能，还为未来的三维视觉任务提供了新的思路和方法。

数据集最近研究

最新研究方向

在三维点云识别领域，最新研究方向聚焦于提升模型对常见损坏的鲁棒性。ModelNet40-C数据集的引入，标志着对三维点云数据在实际应用中可能遇到的损坏情况进行系统评估的开始。该数据集包含15种常见且现实的损坏类型，揭示了现有最先进模型在面对这些损坏时的显著性能下降。研究者们通过结合PointCutMix-R和TENT等方法，提出了一种简单而有效的策略来缩小这一性能差距。此外，研究发现基于Transformer的架构在提升点云识别模型的鲁棒性方面表现出显著优势，预示着未来在三维视觉任务中采用此类架构的潜力。这些研究不仅为三维点云识别模型的鲁棒性训练提供了新的视角，也为开发更加健壮的架构和训练策略奠定了基础。

相关研究论文

• Benchmarking Robustness of 3D Point Cloud Recognition Against Common Corruptions

  · 2022年