【深度学习】三维点云数据集总结

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点云数据集总结
三维点云数据，三维深度学习

1.ShapeNet

ShapeNet是一个丰富标注的大规模点云数据集，其中包含了55中常见的物品类别和513000个三维模型。

2.ShapeNetSem
这是一个小的数据库，包含了270类的12000个物体。

3.ModelNet

ModelNet总共有662中目标分类，127915个CAD，以及十类标记过方向朝向的数据。
其中包含了三个子集：

ModelNet10为十个标记朝向的子集数据；
ModelNet40为40个类别的三维模型；
Aligned40：40类标记的三维模型。

4.PASCAL3D+
其中包含了12中刚体分类，每一类超过了3000个实例。并且包含了对应的imageNet中每一类的图像。

4-1.佐治亚理工大型几何模型数据集

4-2.斯坦福大学计算机图形学实验室三维数据集
三维扫描数据集
以及另一个雕塑数据

5.斯坦福计算机视觉和几何实验室数据集

这一实验室提供了多个三维数据集，包括：

ObjectNet3D:100类, 90127张图像, 其中有201888个物体和44147 个3D 形状；
城市街景三维数据库
Stanford 2D-3D-Semantics Dataset (2D-3D-S):大型建筑物内部平面语义图–3D图数据集，包含了RGB图，二维语义、深度和三维网格语义以及表面法向量。
此外还包含了无人机监控、多视角tracking、街景等数据库。
5.SUN3D
普林斯顿的数据集，大场景重建。主要用于SFM方法。

6.普林斯度视觉和机器人实验室数据集
这一实验室提供17个三维视觉的数据集，除了上面提到的ShapeNet和SUN3D外，还有：

SUN RGB-D数据集，包含了室内场景分类、语义分割、房间布置和物体朝向等标注，其中有 10,000 张RGB-D 图像, 标注包含 146,617 2D 个多边形和 58,657 3D 个框。

SUN GC数据集包含了45k个手工创造的三维室内场景，包含了深度信息和每个物体的语义标签。

此外还有Matterport3D室内rgbd数据集、机器人抓取三维数据集等。

7-1.Pix3D
从单张RGB图像的3D形状建模数据库

7-2.3D MNIST
相关数据集

车辆相关数据集
包括KITTI数据,洛桑理工多视角车辆和康奈尔nyc3d数据集。

3维标注工具LabelMe
一个基于matlab的工具箱，可以标注图像中真实数据的三维坐标。

大型建筑物标注数据集
semantic3d

航空数据
美国, 英国

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2.http://www.pointclouds.org/news/2013/01/07/point-cloud-data-sets/
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作者：hitrjj 
来源：CSDN 
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