ModelNet10 프린스턴 3D 객체 데이터 세트

프린스턴 ModelNet 프로젝트의 목표는 컴퓨터 비전, 컴퓨터 그래픽, 로봇 공학, 인지 과학 분야의 연구자들에게 객체의 포괄적이고 읽기 쉬운 3D CAD 모델 컬렉션을 제공하는 것입니다.

콘텐츠

ModelNet10 데이터 세트는 ModelNet40 데이터 세트의 일부로, 욕조, 침대, 의자, 테이블 등 10가지 범주의 CAD 가구 모델의 미리 정렬된 모양 4,899개를 포함합니다. 그 중 3,991개(80%)의 모양이 학습에 사용되고 908개(20%)의 모양이 테스트에 사용됩니다. CAD 모델은 개체 파일 형식(OFF)입니다. Princeton Vision Toolkit(PVT)에는 OFF 파일을 읽고 시각화하기 위한 Matlab 함수가 제공됩니다.

연구팀은 데이터 세트의 핵심을 구축하기 위해 SUN 데이터베이스에서 얻은 통계를 사용하여 전 세계에서 가장 흔한 사물 범주 목록을 작성했습니다. 객체 어휘를 구축한 후, 온라인 검색 엔진을 사용하여 각 객체 범주 용어를 쿼리하여 각 객체 범주에 속하는 3D CAD 모델을 수집합니다. Amazon Mechanical Turk의 인간 근로자는 품질 관리 기능이 있는 자체 설계 도구를 사용하여 각 CAD 모델이 특정 범주에 속하는지 여부를 수동으로 판단하기 위해 고용되었습니다. 매우 정제된 데이터 세트를 얻기 위해 인기 있는 객체 카테고리 10개를 선택하고 해당 카테고리에 속하지 않는 모델은 수동으로 제거했습니다. 또한, 10개 클래스의 하위 집합에 대해 CAD 모델 방향의 수동 정렬이 수행되었습니다.