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搜索资源列表

  1. ModelNet 三维点云数据集.torrent

  2. 种子资源，需要自己自行下载。 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

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-11
    • 文件大小：64512
    • 提供者：weixin_38747087

  1. modelnet40_normal_resampled.zip

  2. 本资源为论文pointnet++点云分类部分的的实验数据集（modelnet40_normal_resampled.zip）。若有需要做论文复现的可自行取用。 该分享仅用于科学研究，如有侵权，联系删除！

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：147
    • 提供者：xuesongzeng

  1. [modelnet40数据集] modelnet40_normal_resampled_1.zip(部分)

  2. 由于 csdn 对文件大小的限制,故分两个文件上传,该资源只是第一个. 完整数据集压缩包1.7G,解压后7.0G,分为modelnet40_normal_resampled_1.zip(908.3M)和modelnet40_normal_resampled_2.zip(796.8M). modelnet40_normal_resampled_1.zip包括以下类别和文件: airplane bathtub bed bench bookshelf bottle bowl car chair con

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：908066816
    • 提供者：maizousidemao

  1. [modelnet40数据集] modelnet40_normal_resampled_2.zip(部分)

  2. 由于 csdn 对文件大小的限制,故分两个文件上传. modelnet40_normal_resampled_2.zip包括以下类别和文件: laptop、mantel、monitor、night_stand、person、piano、plant、radio、range_hood、sink、sofa、stairs、stool、table、tent、toilet、tv_stand、vase、wardrobe、xbox、filelist.txt、modelnet10_shape_names.txt、

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-17
    • 文件大小：795869184
    • 提供者：maizousidemao

  1. modelnet40_normal_resampled02.zip

  2. modelnet40_normal_resampled 比较大，所以分成2部分上传，这是第2部分。 modelnet40数据集用于3D点云网络，这里我用的是pointnet。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-08-31
    • 文件大小：908066816
    • 提供者：xingtianyao

  1. modelnet40_normal_resampled01.zip

  2. modelnet40_normal_resampled 比较大，所以分成2部分上传，这是第1部分。 modelnet40数据集用于3D点云网络，这里我用的是pointnet。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-08-31
    • 文件大小：796917760
    • 提供者：xingtianyao

  1. resampled01.zip

  2. modelnet40_normal_resampled 比较大，所以分成2部分上传，这是第一部分。 modelnet40数据集用于3D点云网络，这里我用的是pointnet。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-08-31
    • 文件大小：636485632
    • 提供者：xingtianyao

  1. ModelNet+ModelNet40+modelnet40_ply_hdf5_2048+sharpnet_part_seg_hdf5_data

  2. pointnet分类分割数据集，以及未经处理的modelnet40数据集。已经在pointnet开源代码跑通了，txt为百度网盘链接，永久有效。

  3. 所属分类：Microsoft

    • 发布日期：2020-10-28
    • 文件大小：190
    • 提供者：qq_37534947

  1. modelNet40数据集

  2. modelnet40数据集，文件里面只包含点（标签可以自己做），以ply文件保存。自己从公开数据集off文件中转过来的，感兴趣可以下载。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-10-28
    • 文件大小：797966336
    • 提供者：ttxxqrs

  1. MyPointNet.zip

  2. 用PointNet实现点云分类，在ModelNet40数据集中准确率能够达到90.2%, 其中借助open3d对点云进行了可视化。使用时将data/cfg/ModelNet.data中数据集路径进行更改，应该就可以直接运行。 数据集是：modelnet40_normal_resampled

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-11-18
    • 文件大小：80740352
    • 提供者：qq_41942564

  1. 图3D点上的神经网络-源码

  2. 背景 3D点云数据在行业中广泛用于表示现实世界中的形状。 与3D网格相比，像（x，y，z）这样的点的格式更加直观，并且与数学兼容。 更不用说3D点数据更易于存储和读取。 3d点数据的深度学习任务主要集中在对象分类和分割上。 目前用于解决这些任务的一种流行模型是PointNet，它在一组点上训练了排列不变模型。 但是，一组点也可以视为图形。 在此项目中，我们将探索在3d点云分类上使用图谱神经网络（GNN）并将其性能与PointNet进行比较。 数据集：ModelNet40和ShapeNet 在这

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：425984
    • 提供者：weixin_42160376

  1. 基于层级边缘卷积的三维点云分类

  2. 由于激光点云数据的无序性、离散性、稀疏性，基于深度学习的三维点云数据的特征提取具有一定难度。针对目前局部信息提取不充分，区域信息的合并有限的问题，提出了一种基于层级边缘卷积的点云分类网络，用于三维视觉中点云模型识别任务。本文采用层级结构的思想，通过层级几何信息模块对特征进行有效提取和归纳。对于每个层级几何信息提取模块，首先对点云模型进行下采样并构建局部区域，对每个局部区域中点与点之间的距离和特征进行建模，获得局部区域的几何信息，最后聚合多个采样点的局部结构特征。实验结果表明，本算法在ModelN

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：721920
    • 提供者：weixin_38625351

  1. 基于深度体素卷积神经网络的三维模型识别分类

  2. 提出一种基于深度体素卷积神经网络的三维(3D)模型识别分类算法, 该算法使用体素化技术将3D多边形网格模型转化为体素矩阵, 并通过深度体素卷积神经网络提取该矩阵的深层特征, 以增强特征的表达能力和差异性。在ModelNet40数据集上的实验结果表明：所提算法对3D网格模型识别分类的准确率能够达到87%左右。所构建的深度体素卷积神经网络能够有效地增强3D模型的特征提取和表达能力, 提高对大规模复杂3D网格模型分类识别的准确率, 所提方法优于当前的主流方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_38736721

  1. 基于图卷积网络的深度学习点云分类模型

  2. PointNet是三维点云分类中具有代表性的研究成果,该模型开创性地利用深度学习模型对点云进行分类,取得了较好的效果。但是PointNet模型只考虑点云的全局特征而忽略每个点的局部信息,为弥补这个缺陷,提出基于图卷积网络的点云分类模型。在PointNet模型中插入一个kNN graph层,通过在点云空间构造k近邻图,利用图结构有效地获取点云的局部信息,从而提高整体点云分类准确率。分类实验在ModelNet40数据集上进行,对比不同近邻值k对输出精度的影响,结果表明在k取20时,分类准确率最高,达

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38729607

  1. 基于K近邻卷积神经网络的点云模型识别与分类

  2. 为了进一步提高大规模多种类点云模型识别与分类的准确率,提出了一种K近邻卷积神经网络模型。首先,利用最远点采样算法对点云模型均匀采样;其次,对采样后的点云模型用K近邻算法构建每个点的局部邻域,为防止信息的非局部扩散,对卷积层提取的特征也逐个建立局部邻域;然后,通过最大池化聚合所有局部特征得到点云模型的全局特征表示;最后,用全连接层与Softmax函数计算各类别对应的概率并分类。实验结果表明,本算法在公开数据集ModelNet40上的识别准确率为92%。与已有的点云模型识别与分类算法相比,能更有效地

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38538381

  1. 基于图卷积网络的三维点云分类分割模型

  2. 针对PointNet模型只针对孤立点提取特征信息,而对邻域结构的信息提取能力不足的问题,提出基于图卷积网络的三维点云分类分割模型GraphPNet。首先将三维点云转换成无向图结构,利用该图结构得到点云的邻域信息,通过将邻域信息与单个点信息融合的方式提高分类与分割的准确率。在分类实验中,本文在ModelNet40数据集上进行训练与测试,并且与3D ShapeNets、VoxNet、PointNet模型的分类精度进行比较,其分类精度优于这些模型。在分割实验中,使用ShapeNet数据集进行训练与测试

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：weixin_38725086

  1. PCT_Pytorch-源码

  2. PCT：点云变压器 这是PCT的Pytorch实施：点云变压器。 论文链接： : 要求 python> = 3.7 火炬> = 1.6 h5py scikit学习 和 pip install pointnet2_ops_lib/. 该代码来自 和 楷模 我们在ModelNet40（ ）验证数据集上获得了93.2％的准确性 模型的路径在./checkpoints/train/models/model.t7中 培训和测试示例 # train python main.py

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：weixin_42117224