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部分modelnet40数据集文件(modelnet40_normal_resampled_1.zip)

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简介:
由于平台对文件上传大小存在一定的限制,因此资源被分割成两个文件进行上传,这仅仅是其中的第一个文件。 整个数据集的压缩包大小为1.7GB,解压后总大小达到7.0GB。为了方便下载和使用,该数据集已被划分为两个zip文件:modelnet40_normal_resampled_1.zip(包含908.3MB)和modelnet40_normal_resampled_2.zip(包含796.8MB)。modelnet40_normal_resampled_1.zip文件中包含了以下类别以及对应的文件:airplane,bathtub,bed,bench,bookshelf,bottle,bowl,car,chair,cone,cup,curtain,desk,door,dresser,flower_pot,glass_box,guitar,keyboard,lamp。

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客服
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  • ModelNet40
    优质
    ModelNet40是一个广泛用于3D形状分类的研究数据集,包含40个类别共计12311个物体模型,为机器学习和计算机视觉领域的研究提供了丰富的资源。 ModelNet40数据集包含的是点云数据(标签可以自行制作),以ply文件格式保存。该数据集是从公开的off文件转换而来的,如果感兴趣的话可以下载。
  • [modelnet40] modelnet40_normal_resampled_1_part.zip
    优质
    该文件包含ModelNet40数据集的部分内容,具体为模型的法线信息和网格划分后的采样点,适用于形状分类任务。 由于文件大小限制,数据集被分为两个文件上传。完整数据集压缩包为1.7G,解压后为7.0G,并且分成modelnet40_normal_resampled_1.zip(908.3M)和modelnet40_normal_resampled_2.zip(796.8M)。其中,modelnet40_normal_resampled_1.zip包括以下类别:airplane、bathtub、bed、bench、bookshelf、bottle、bowl、car、chair、cone、cup、curtain、desk、door、dresser、flower_pot、glass_box、guitar、keyboard和lamp。
  • [modelnet40] modelnet40_normal_resampled_2_part.zip
    优质
    ModelNet40_normal_resampled_2_part.zip包含经过重采样的带有法线信息的ModelNet40数据集的部分内容,用于形状分类任务。 由于文件大小限制,该文件被分为两个部分上传。.modelnet40_normal_resampled_2.zip包含以下类别和文件:laptop、mantel、monitor、night_stand、person、piano、plant、radio、range_hood、sink、sofa、stairs、stool、table、tent、toilet、tv_stand、vase、wardrobe 和 xbox,以及一些文本段落件如 filelist.txt, modelnet10_shape_names.txt, modelnet10_test.txt, modelnet10_train.txt, modelnet40_shape_names.txt, modelnet40_test.txt 和 modelnet40_train.txt。
  • ModelNet40 官方
    优质
    ModelNet40官方数据集是计算机视觉领域广泛使用的3D模型分类标准测试库,包含40个类别共计12,311个三维网格模型。 ModelNet标准数据集及其读取方法:以ModelNet40开头的压缩文件包含训练和测试所需的数据,在data目录下有相应的代码用于读取这些数据,并且包括了随机丢弃(random drop)和平移操作,这可以有效提高模型的准确率。目前大多数处于行业领先水平的研究源码中都使用这一数据集。需要在PyTorch环境中运行。
  • ModelNet40-正常化重采样
    优质
    ModelNet40-正常化重采样数据集是一个经过标准化处理和重新采样的3D模型集合,包含40类物体,适用于深度学习中的形状分类任务。 ModelNet40_normal_resampled是一个用于3D物体识别的数据集,包含40个类别的模型,每个类别有55个样本。数据集中的模型经过采样和归一化处理,适合训练与测试相关算法。这些数据以txt格式存储。整个解压后的数据集大约为6GB大小,因此被分为两部分进行上传。
  • ModelNet40、ModelNet10、ModelNet_resample和ModelNet_hdf5四种
    优质
    这段简介可以描述如下: 本研究涉及四个关键3D模型分类数据集:ModelNet40、ModelNet10、ModelNet_resample及ModelNet_hdf5,它们为深度学习算法提供了丰富的形状类别训练与测试资源。 modelNet40、ModelNet10以及ModelNet_resample和modelNet_hdf5这四种数据集被讨论。
  • ModelNet40-正常-重采样-1
    优质
    本数据集为ModelNet40的一部分,包含正常状态下的物体模型,并经过重采样处理,旨在提供更加精确和多样化的三维形状特征,适用于深度学习与计算机视觉研究。 ModelNet40_normal_resampled 数据集包含 40 个类别的 3D 模型,每个类别有 55 个模型;此资源为 part1。
  • ModelNet40-正常-重采样2
    优质
    该数据集是基于ModelNet40的标准分类任务构建,专注于物体模型的规范化与重采样处理,旨在提高模型在特定部分细节上的学习效果。 ModelNet40_normal_resampled数据集包含40个类别的3D模型,每个类别有55个模型。这是该资源的part1部分。
  • CelebFaces Attributes (CelebA) ).zip
    优质
    该文件包含CelebA数据集中的一部分图像和属性标签,用于人脸检测与识别的研究。数据涵盖多个人物正面照及其101种属性标注。 CelebFaces Attributes Dataset (CelebA)数据集包含202599幅图像,本压缩包上传了其中的20000张图片用于生成对抗网络(GAN)的训练。
  • ModelNet40点云样本
    优质
    ModelNet40是一款包含40个类别、共计12311个物体模型的数据集,专门用于三维形状识别的研究与开发,采用点云形式表示。 来自于ModelNet的点云样例数据,类别为飞机(airplane),格式为txt文件。详细信息参见相关文档或博客文章。