ShapeNet 数据集

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简介：
ShapeNet数据集是一个大规模3D模型数据库，包含多种常见物体类别下的高质量网格和点云表示，广泛应用于计算机视觉与图形学研究。 ShapeNet是一个包含丰富注释的大规模形状存储库，其中包含了来自多种语义类别的三维CAD模型，并按照WordNet分类法进行组织。它提供了一系列数据集，每个3D模型都有许多语义标注信息，包括一致的刚性对准、零件和双边对称平面、物理尺寸以及关键字等其他预定注释。这些注释通过基于web的公共接口提供，支持对象属性的数据可视化，并促进数据驱动的几何分析。此外，ShapeNet还为计算机图形学和视觉研究提供了大规模定量基准。目前，ShapeNet已索引超过300万个模型，并将其中22万多个模型分为了3135个类别（WordNet synsets）。

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ShapeNet 数据集

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ShapeNet数据集是一个大规模3D模型数据库，包含多种常见物体类别下的高质量网格和点云表示，广泛应用于计算机视觉与图形学研究。 ShapeNet是一个包含丰富注释的大规模形状存储库，其中包含了来自多种语义类别的三维CAD模型，并按照WordNet分类法进行组织。它提供了一系列数据集，每个3D模型都有许多语义标注信息，包括一致的刚性对准、零件和双边对称平面、物理尺寸以及关键字等其他预定注释。这些注释通过基于web的公共接口提供，支持对象属性的数据可视化，并促进数据驱动的几何分析。此外，ShapeNet还为计算机图形学和视觉研究提供了大规模定量基准。目前，ShapeNet已索引超过300万个模型，并将其中22万多个模型分为了3135个类别（WordNet synsets）。

针对Shapenet数据集的点云分割

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本研究聚焦于Shapenet数据集上的点云分割任务，提出了一种高效的算法，显著提升了模型对复杂三维形状的理解与划分精度。点云分割使用Shapenet数据集，该数据集包含xyz坐标和法线向量。

ShapeNet点云数据集涵盖三种格式

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ShapeNet点云数据集包含丰富的3D模型，提供OBJ、PLY和PNTS三种格式，广泛应用于计算机视觉与机器学习领域中的形状理解及三维物体识别。百度网盘提供永久有效的数据集下载链接，包含三种不同格式的数据集，每种数据集中有16种物体。官网下载需要注册账号并通过审核，相比之下使用网盘链接会更快一些。

Pointnet和Pointnet2的PyTorch实现：使用纯Python并在ModelNet、ShapeNet等数据集上运行...

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本文介绍了PointNet及其改进版本PointNet++在PyTorch框架下的实现方法，并展示了它们在ModelNet和ShapeNet数据集上的应用。 PointNet 和 PointNet++ 的 Pytorch 实现已经更新至最新版本。截至2021年3月27日的更新包括：（1）发布了预训练语义分割模型，其中PointNet++达到了53.5%的mIoU。（2）在log文件夹中提供了用于分类和零件细分任务的预训练模型。此外，在2021年3月20日进行了以下代码优化更新：（1）增加了ModelNet10数据集上的训练代码，通过设置--num_category 10实现。（2）加入了仅使用CPU运行的选项，通过添加 --use_cpu 参数启用。（3）实现了离线数据预处理功能以加速训练过程，可通过 --process_data 开关激活。（4）增加了统一采样方法用于模型训练，可以通过设置--use_uniform_sample来选择此模式。最后，在2019年11月26日的更新中：（1）修复了一些先前版本中的错误，并引入了数据增强技术。现在仅使用 1024 点就能实现高达 92.8% 的分类准确率。（2）重写了部分代码以提高效率和准确性。

ShapeNet 数据集（含 HDF5 格式及带/不带法向量版本）-- 网盘永久下载链接

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本资源提供ShapeNet数据集的网盘永久下载链接，包含HDF5格式文件以及带有和未带法向量的不同版本，适用于3D模型的研究与应用。 shapeNet数据集包含三种格式的数据：hdf5、带法向量以及不带法向量的版本。这些文件可以通过网盘永久下载。

ShapeNet 数据集下载 - 包含 HDF5 格式及带/不带法向量的版本（永久有效）

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ShapeNet数据集提供丰富多样的3D模型资源，涵盖多种HDF5格式文件，并支持选择是否包含法向量信息，便于用户灵活使用和下载。 shapeNet数据集包含三种格式的数据：hdf5、带法向量和不带法向量。这些数据集可以通过网盘永久下载获取。

ECG数据集-数据集

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本ECG数据集包含了多种心电图记录，旨在支持心脏疾病的研究与诊断模型开发，适用于医疗AI领域。 a01.csv a01er.csv a02.csv a01r.csv a03.csv a03er.csv a02er.csv a02r.csv a03r.csv a04er.csv a04r.csv a05.csv a04.csv a06.csv a07.csv a08.csv a09.csv a10.csv a11.csv a12.csv a13.csv a14.csv a15.csv a16.csv a18.csv a19.csv a20.csv b01.csv a17.csv b01er.csv b03.csv b02.csv b04.csv b01r.csv b05.csv c01.csv c02.csv c01r.csv c01er.csv c03.csv c02er.csv c03er.csv c04.csv c06.csv c05.csv c07.csv c03r.csv c08.csv c09.csv x01.csv c10.csv x03.csv x02.csv x04.csv x05.csv x07.csv x06.csv x08.csv x10.csv x09.csv x11.csv x12.csv x13.csv x14.csv x15.csv x16.csv x17.csv x18.csv x19.csv x20.csv x21.csv x22.csv x23.csv x24.csv x25.csv x26.csv x27.csv x28.csv x30.csv x31.csv x33.csv x32.csv x34.csv x29.csv x35.csv

USAir数据集-数据集

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USAir数据集包含了美国各城市间航班连接的信息，适用于网络分析、聚类及其他图论研究。 ### USAir数据集 #### 描述：航空网络是指包含航空公司航线信息的数据集合，通常用于交通网络研究、路径优化或预测分析等领域。USAir数据集是学术界常用的案例之一，它包含了美国联合航空公司（USAir）在1987年的航班连接信息，有助于理解航空运输系统的结构和特性。 #### 详细知识点： 1. **数据集概述**： USAir数据集源自R. E. Beasley于1990年发表的一篇论文。该数据集中包含美国主要城市间的91个机场以及它们之间的118条非直达航线，每个节点代表一个机场，每条边则表示两个机场间存在航班服务。 2. **网络结构**： USAir数据集是一个典型的加权图，其中的边代表着航班连接，并且权重反映了两机场之间航班频次。通过此数据集可以分析航空网络的拓扑特性如节点度分布、聚类系数和平均路径长度等指标。 3. **交通流分析**：数据集可用于研究乘客流量模式，识别最繁忙的航线，从而帮助航空公司优化路线布局以提升运营效率和服务质量。 4. **路径规划**：基于USAir数据集可以设计算法来寻找最优路径方案（如最短路径、最小成本或时间延迟最低的路径），这些解决方案对于乘客行程规划和航空公司的调度具有实际应用价值。 5. **复杂网络理论的应用**： USAir数据集常被用于研究小世界网络和无标度网络特性，这有助于理解现实世界的网络组织模式，并为其他领域的研究提供参考框架。 6. **机器学习模型训练与测试**：使用USAir数据集可以开发并验证预测航班延误、乘客流量等的机器学习模型。这些应用对于航空公司进行风险管理及决策支持至关重要。 7. **图论问题的应用**：数据集中包含的问题可转化为旅行商问题（TSP）、最小生成树（MST）等问题，这些问题在物流配送和路线规划等领域具有广泛应用价值。 8. **数据可视化**：通过绘制USAir网络图表可以直观展示机场之间的连接关系及其地理分布情况，有助于理解整个航空运输系统的密集程度与结构特征。 9. **数据预处理步骤**：在进行深入分析前需要对原始数据集执行清洗工作（如去除异常值、填充缺失信息等），并将非数值型字段转换为适合计算的形式。 10. **编程语言和工具的应用**：分析USAir数据集时常用的编程语言包括Python与R，借助pandas、networkx及ggplot2等库可以方便地读取、处理并可视化相关数据。综上所述，USAir数据集不仅是对研究者而言的宝贵资源，同时也为航空公司策略制定和运营管理提供了重要参考价值。通过对该数据集的研究能够揭示出航空网络内部规律，并提出切实可行的问题解决方案。

点云分割-Pytorch下Point-Transformer的实现与应用-针对ShapeNet数据集的优质项目实战-含训练代码.zip

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本项目提供了一个基于Pytorch和Point-Transformer的点云分割解决方案，专门用于ShapeNet数据集。其中包含详细的代码示例及训练过程，适用于深入学习三维物体的理解与识别技术。基于Pytorch实现的Point-Transformer用于ShapeNet数据集点云分割的优质项目实战训练。

信用数据集-数据集

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本数据集汇集了大量关于个人及企业的信用信息，包括但不限于借贷记录、还款历史和信用评分等关键指标，旨在为学术研究与模型开发提供详实的数据支持。 small_loan.csv 文件包含了与小额贷款相关的数据。文件内不含任何联系信息如电话号码、QQ 号或链接地址。所有内容均围绕小额贷款的信息进行组织和呈现。