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有些人直接用.off文件;——【CAD模型】普林斯顿形状Banchmark中的.off文件遵循以下标准 OFF文件全是以OFF关键字开始的ASCII文件。下一行说明顶点的数量、面片的数量、边的数量。 边的数量可以安全地省略。对模型不会有影响(可以为0)。 顶点按每行一个列出x、y、z坐标。在顶点列表后面片按照每行一个列表。对于每个面片顶点的数量是指定的接下来是顶点的索引列表。具体可参考off文件的格式、写入和显示_Alan Lan的博客-CSDN博客有些人用的是.ply;PLY - 多边形文件格式也被称为斯坦福三角格式是用于存储被描述为多边形集合的图形对象的格式。格式组成头声明数据格式规定和点和面片的数据内容点点的数据内容坐标x,y,z 颜色r,g,b等线线的数据内容组成线的点序号索引颜色等面片面片的数据内容组成面的点序号索引颜色等具体参考PLY文件_ply文件中添加一列数据_舒夜无痕的博客-CSDN博客有些人用的是.hdf5;是一种存储相同类型数值的大数组的机制适用于可被层次性组织且数据集需要被元数据标记的数据模型。hdf5 files 能够存储两类数据对象 dataset 和 group 的容器其操作类似 python 标准的文件操作File 实例对象本身就是一个组以 / 为名是遍历文件的入口 一个HDF5文件就是一个由两种基本数据对象groups and datasets存放多种科学数据的容器 HDF5 dataset: 数据元素的一个多维数组以及支持元数据metadata,可类比为Numpy 数组每个数据集都有一个名字name、形状shape 和类型dtype支持切片操作 HDF5 group: 包含0个或多个HDF5对象以及支持元数据metadata的一个群组结构,可以类比为字典它是一种像文件夹一样的容器group 中可以存放 dataset 或者其他的 group键就是组成员的名称值就是组成员对象本身(组或者数据集) 总之dataset是类似于数组的数据集而group是类似文件夹一样的容器存放dataset和其他groupgroup和dataset在h5py中的使用有点类似于词典和Numpy中数组的用法。 具体参考HDF5 简介_man_world的博客-CSDN博客 modelnet40_ply_hdf5_2048是基于原来的采样了一下只有点的坐标还有一个版本是带法向量的。modelnet40_normal_resample是基于原来的modelnet40进行归一化和重采样这样子数据所占内存和运算量就减少了pointnet里面讲到其对下采样具有鲁棒性这样子可以提升速度同时acc也不会有明显的下降modelnet40_ply_hdf5就是h5hdf5)格式是采了2048个点保存的点的坐标和法向量modelnet是包含3部分modelnet10,modelnet40和aligned 40的数据。
ModelNet40数据集来源于http://modelnet.cs.princeton.edu/ 这个ZIP文件包含来自40个类别的CAD模型用于在我们的3D深度学习项目中训练深度网络。训练和测试部分也包含在文件中。这些CAD模型完全是由我们自己在内部清理的。 每一个都含有test和train文件。可以看到里面的文件都是.off文件 参考ModelNet40格式的理解(PointNet实现第2步)_xiaobai_Ry的博客-CSDN博客
