PartNet 数据集使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/partnet_dataset 1. 项目介绍
PartNet 是一个大规模的 3D 对象数据集，提供了细粒度和层次化的 3D 部分信息。该数据集包含 26,671 个 3D 模型，覆盖 24 个对象类别，共有 573,585 个部分实例。PartNet 数据集旨在支持形状分析、动态 3D 场景建模和仿真、功能分析等多种任务。
PartNet 数据集由斯坦福大学、加州大学圣地亚哥分校、西蒙弗雷泽大学和英特尔 AI 实验室的研究团队开发，并在 CVPR 2019 上发表。
2. 项目快速启动
2.1 克隆项目
首先，克隆 PartNet 数据集的 GitHub 仓库到本地：
git clone https://github.com/daerduoCarey/partnet_dataset.git
2.2 下载数据
PartNet 数据集需要通过 ShapeNet 官方网页下载。您需要成为 ShapeNet 的注册用户才能下载数据。请访问 ShapeNet 官方网页 进行注册并下载数据。
2.3 数据可视化
PartNet 提供了数据可视化页面，您可以使用以下链接查看数据：
- 原始注释（合并前）：https://partnet.cs.stanford.edu/visu_htmls/42/tree_hier.html
- 最终数据（合并后）：https://partnet.cs.stanford.edu/visu_htmls/42/tree_hier_after_merging.html
2.4 数据处理
PartNet 提供了一些脚本来处理数据。例如，您可以使用 merge_result_json.py 脚本来合并原始注释数据：
python scripts/merge_result_json.py
该脚本将生成一个 result_merging.json 文件，存储合并后的部分层次树。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 形状分析
PartNet 数据集可以用于形状分析任务，例如细粒度的语义分割和层次化的语义分割。通过使用 PartNet 数据集，研究人员可以训练深度学习模型来识别和分割 3D 对象的各个部分。
3.2 动态 3D 场景建模
PartNet 数据集还可以用于动态 3D 场景建模和仿真。通过分析对象的各个部分，研究人员可以模拟对象的运动和变形，从而实现更真实的 3D 场景建模。
3.3 功能分析
PartNet 数据集还可以用于功能分析任务，例如识别对象的功能部分。通过分析对象的各个部分，研究人员可以了解对象的功能和用途。
4. 典型生态项目
4.1 ShapeNet
PartNet 是 ShapeNet 项目的一部分，ShapeNet 是一个大规模的 3D 模型库，提供了丰富的 3D 模型数据。通过结合 PartNet 和 ShapeNet，研究人员可以进行更深入的 3D 对象分析和研究。
4.2 3D 深度学习框架
PartNet 数据集可以与各种 3D 深度学习框架结合使用，例如 PyTorch3D、Kaolin 等。通过使用这些框架，研究人员可以更方便地训练和评估 3D 深度学习模型。
4.3 3D 可视化工具
PartNet 数据集还可以与各种 3D 可视化工具结合使用，例如 Blender、MeshLab 等。通过使用这些工具，研究人员可以更直观地查看和分析 3D 对象的各个部分。