Ensemble De Données D'objets 3D ModelNet10 Princeton

L'objectif du projet Princeton ModelNet est de fournir une collection complète et lisible de modèles CAO 3D d'objets aux chercheurs dans les domaines de la vision par ordinateur, de l'infographie, de la robotique et des sciences cognitives.

contenu

L'ensemble de données ModelNet10 fait partie de l'ensemble de données ModelNet40 et contient 4 899 formes pré-alignées de 10 catégories de modèles de meubles CAO tels que des baignoires, des lits, des chaises et des tables. Parmi eux, 3 991 formes (80%) sont utilisées pour la formation et 908 formes (20%) sont utilisées pour les tests. Les modèles CAO sont au format de fichier objet (OFF). Les fonctions Matlab pour la lecture et la visualisation des fichiers OFF sont fournies dans Princeton Vision Toolkit (PVT).

Pour construire le cœur de l’ensemble de données, l’équipe de recherche a utilisé des statistiques obtenues à partir de la base de données SUN pour compiler une liste des catégories d’objets les plus courantes dans le monde. Après avoir construit le vocabulaire d'objets, un moteur de recherche en ligne est utilisé pour collecter des modèles CAO 3D appartenant à chaque catégorie d'objets en interrogeant chaque terme de catégorie d'objets. Des travailleurs humains sur Amazon Mechanical Turk ont ensuite été embauchés pour juger manuellement si chaque modèle CAO appartenait à une catégorie spécifiée à l'aide d'un outil conçu en interne avec des capacités de contrôle qualité. Afin d'obtenir un ensemble de données très propre, 10 catégories d'objets populaires ont été sélectionnées et les modèles qui n'appartenaient pas à ces catégories ont été supprimés manuellement. De plus, un alignement manuel de l’orientation du modèle CAO a été effectué pour un sous-ensemble de 10 classes.