Vi presenterar ShapeNet: ett rikt annoterat, storskaligt arkiv av former som representeras av 3D CAD-modeller av objekt. ShapeNet innehåller 3D-modeller från en mängd semantiska kategorier och organiserar dem under WordNet taxonomi. Det är en samling dataset som ger många semantiska annoteringar för varje 3D-modell såsom konsekventa stela riktningar, delar och bilaterala symmetriplan, fysiska storlekar, nyckelord, liksom andra planerade annoteringar. Anteckningar görs tillgängliga genom ett offentligt webbaserat gränssnitt för att möjliggöra datavisualisering av objektattribut, främja datadriven geometrisk analys och ge ett storskaligt kvantitativt riktmärke för forskning inom datorgrafik och vision. Vid tidpunkten för denna tekniska rapport, ShapeNet har indexerat mer än 3.000.000 modeller, av vilka 220.000 modeller klassificeras i 3.135 kategorier (WordNet synsets). I denna rapport beskriver vi ShapeNet-insatsen som helhet, ger detaljer för alla för närvarande tillgängliga datauppsättningar och sammanfattar framtida planer.
Förstärkt av den storskaliga datauppsättningen av 3D CAD-modeller som ShapeNet REF, växer det fram generativa metoder baserade på djupinlärning.
ShapeNet: An Information-Rich 3D Model Repository
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}