ModelNet 数据集共有 662 种目标分类，127915 个 CAD 模型，以及 10 类标记过方向的数据，旨在为计算机视觉、计算机图形学、机器人和认知科学的研究人员提供全面的物体 3D 模型。
该数据集包含了三个子集：
- ModelNet10 为 10 个标记朝向的子集数据；
- ModelNet40 为 40 个类别的三维模型；
- Aligned40 为 40 类标记的三维模型。
ModelNet 数据集由普林斯顿视觉与机器人实验室于 2015 年发布，主要发布人为 N. Sedaghat, M. Zolfaghari, E. Amiri and T. Brox，相关论文有《3D ShapeNets: A Deep Representation for Volumetric Shapes》
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