Princeton ModelNet プロジェクトの目標は、コンピューター ビジョン、コンピューター グラフィックス、ロボット工学、認知科学の分野の研究者に、オブジェクトの 3D CAD モデルの包括的で明確なコレクションを提供することです。

コンテンツ

ModelNet10 データセットは ModelNet40 データセットの一部であり、バスタブ、ベッド、椅子、テーブルなどの 10 カテゴリの CAD 家具モデルの 4,899 個の事前に位置合わせされた形状が含まれています。このうち、3,991 (80%) 形状がトレーニングに使用され、908 (20%) 形状がテストに使用されます。 CAD モデルはオブジェクト ファイル形式 (OFF) です。 OFF ファイルを読み取って視覚化するための Matlab 関数は、Princeton Vision Toolkit (PVT) で提供されています。

データセットの中核を構築するために、研究チームは SUN データベースから取得した統計を使用して、世界で最も一般的なオブジェクト カテゴリのリストを作成しました。オブジェクトの語彙を確立した後、オンライン検索エンジンを使用して、各オブジェクト カテゴリの用語をクエリすることにより、各オブジェクト カテゴリに属する 3D CAD モデルを収集しました。次に、Amazon Mechanical Turk の人間の作業者が雇用され、品質管理機能を備えた社内設計のツールを使用して、各 CAD モデルが指定されたカテゴリに属するかどうかを手動で判断します。非常にクリーンなデータセットを取得するために、10 個の人気のあるオブジェクト カテゴリが選択され、これらのカテゴリに属さないモデルは手動で削除されました。さらに、10 カテゴリのサブセットに対して CAD モデルの方向の手動調整が実行されました。