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斯坦福三维模型数据集.zip

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简介：
斯坦福三维模型数据集包含了大量真实物体的高质量3D扫描模型，适用于计算机视觉、机器人技术及3D打印等领域研究。 斯坦福PLY数据集包含bunny, dragon, drill, happy, luck, xyzrgb等多个模型。

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  • 斯坦福三维模型数据集.zip
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    斯坦福三维模型数据集包含了大量真实物体的高质量3D扫描模型，适用于计算机视觉、机器人技术及3D打印等领域研究。 斯坦福PLY数据集包含bunny, dragon, drill, happy, luck, xyzrgb等多个模型。
     
  • 斯坦福点云数据集
    优质
    斯坦福点云数据集是由斯坦福大学创建的一个包含多种物体类别、大量3D点云数据的大型数据库，广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。 从事三维重建和扫描仪工作的同学肯定熟悉点云数据。斯坦福点云是进行研究的一个很好的数据源。
     
  • 斯坦福汽车数据集 - 数据集
    优质
    斯坦福汽车数据集是一个包含16,000多张车辆图像的数据集合，涵盖196个车型类别，广泛应用于自动驾驶、目标识别和计算机视觉研究。 3D对象表示对于多视图物体分类及场景理解至关重要。细粒度识别是计算机视觉领域中的一个不断发展的分支，在细微外观差异的区分上有着广泛的实际应用价值。斯坦福汽车数据集提供了出色的训练与测试集合，可用于精确地区分各种车型。
     
  • 斯坦福车辆识别数据集.zip
    优质
    简介：斯坦福车辆识别数据集是一个包含各种条件下车辆图像的数据集合，用于训练和测试计算机视觉算法在复杂环境中的目标检测与分类能力。 斯坦福车辆识别数据集.zip
     
  • 斯坦福兔子与犰狳，OBJ格式的三维模型
    优质
    该资源包含斯坦福兔子和犰狳的OBJ格式三维模型，提供高精度的几何细节，适合用于3D打印、动画制作及计算机视觉研究。 斯坦福兔子和犰狳的obj格式三维模型在计算机图形学领域较为常用。下载并解压后会得到两个obj文件。这些资源可以免费获取（所需积分是0）。模型来源是一个公开的数据集，具体信息可以在相关项目的GitHub页面找到。
     
  • 斯坦福汽车训练数据集
    优质
    斯坦福汽车训练数据集是由斯坦福大学创建的一个包含1.2万张汽车图像的数据集合，涵盖了来自43个不同类别的车辆。这个数据集主要用于训练和测试计算机视觉模型在复杂环境中的物体识别能力。 斯坦福车196类训练集图片按类别文件夹存放，完整数据集可以从GitHub下载：https://github.com/cyizhuo/Stanford-Cars-dataset 去掉链接后的重写内容如下： 斯坦福车 196 类 训练集 图片按类别文件夹存放，可以访问 GitHub 获取完整数据集。
     
  • 斯坦福SQuAD问答数据库数据集
    优质
    斯坦福SQuAD数据集是由斯坦福大学提供的大规模机器可读的问答数据集合，旨在促进基于context的提问回答系统的开发和评估。 斯坦福问答数据库（SQuAD）包含了从Wikipedia文章中提取的问题和答案对，总计有超过10万个问题和答案，来源于500多篇文章。
     
  • 斯坦福SQuAD问答数据库数据集
    优质
    斯坦福SQuAD问答数据库是包含大量机器可读文章及对应问题和答案的数据集，旨在推动阅读理解技术的发展。 斯坦福问答数据库（SQuAD）包含了从Wikipedia文章中提取的10万多个问题和答案对，这些数据来自500多篇文章。
     
  • 斯坦福背景数据集 - Stanford Background Dataset 数据集
    优质
    斯坦福背景数据集是由斯坦福大学开发的一个大型图像数据库，包含多种场景下的图片和精确标注，广泛应用于计算机视觉研究。 斯坦福背景资料集是由Gould等人在ICCV 2009上引入的，用于评估几何和语义场景理解的方法。该数据集包含从公共数据集中选择的715张图像。 相关文件包括： - labels_class_dict.csv - metadata.csv - Stanford Background Dataset_datasets..txt - Stanford Background Dataset_datasets..zip
     
  • 斯坦福大学知名bunny模型数据文件
    优质
    该简介针对的是斯坦福大学著名的Bunny模型的数据文件。此3D模型作为几何处理和图形学研究中的标准测试对象被广泛使用，为学术界及工业界的算法开发与验证提供了宝贵的资源。 这是我收集的bunny模型的数据文件。PLY数据文件可以在斯坦福大学网站上下载，VT文件是从网上获取的，OBJ文件是我用C语言从VT文件转换而来的。