第2章 数据集及分类模型介绍
第1步骤:数据集下载
(1)Modelnet40数据下载
数据集下载地址:总共有1.6个G。
https://shapenet.cs.stanford.edu/media/modelnet40_normal_resampled.zip
(2)数据存放位置
数据集位置:然后数据全部放在data/modelnet40_normal_resampled/路径下面,如下所示:里面的数据全部是以txt格式进行存储的,共有40个类别,还包含着划分的训练集和验证集文件配置。
(3)modelnet40_normal_resampled 和 modelnet40_ply_hdf5_2048的区别
二者都是ModelNet40预处理点云版本,底层原始OFF网格完全一致(40类、12311个模型),差异集中在存储格式、点特征、采样点数、文件结构、适用代码五大维度。
维度 | modelnet40_normal_resampled (PointNet++ 标配) | modelnet40_ply_hdf5_2048 (PointNet 原版标配) |
单点特征 | 6 维:(x,y,z,nx,ny,nz) 坐标 + 法向量 | 基础版仅 3 维(x,y,z);h5 内部也存 normal 键但主流代码不用法线输入 |
每模型点数 | 统一 1024 个点 | 统一 2048 个点(命名里 2048 来源) |
存储文件格式 | 单样本独立 .txt / .npy 纯文本数组 | 批量打包 .h5 HDF5 二进制压缩文件 |
目录结构 | 按类别分文件 |
