三维点云数据,三维深度学习
ShapeNet是一个丰富标注的大规模点云数据集,其中包含了55中常见的物品类别和513000个三维模型。
这是一个小的数据库,包含了270类的12000个物体。
ModelNet总共有662中目标分类,127915个CAD,以及十类标记过方向朝向的数据。
其中包含了三个子集:
其中包含了12中刚体分类,每一类超过了3000个实例。并且包含了对应的imageNet中每一类的图像。
大型三维仿真数据集,[paper]
4-2.斯坦福大学计算机图形学实验室三维数据集
三维扫描数据集
以及另一个雕塑数据
这一实验室提供了多个三维数据集,包括:
普林斯顿的数据集,大场景重建。主要用于SFM方法。
这一实验室提供17个三维视觉的数据集,除了上面提到的ShapeNet和SUN3D外,还有:
从单张RGB图像的3D形状建模数据库
相关数据集
3维标注工具LabelMe
一个基于matlab的工具箱,可以标注图像中真实数据的三维坐标。
大型建筑物标注数据集
semantic3d
ref
1.more data:https://blog.csdn.net/wi162yyxq/article/details/69501350
2.http://www.pointclouds.org/news/2013/01/07/point-cloud-data-sets/
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首选成事在人而不在工具。每个3D建模软件的侧重点不同,现在主流的3d建模软件为max、maya和zbrush。从事的方向,建筑游戏3dmax为主,它与cad的完美结合,使得室内外建模工作相当便捷,深入之后再自学其他的,影视动画maya为主,深入之后再学习其他辅助软件,但是话又说回来,他们又各自在对方的侧重范围里也能做到。不过以现在的行业现状,掌握完一些主流的软件是很有必要。软件其实不难,maya也不是那么难,c4d也不是那么简单,难度应该只是入门难度其实大家自学时多多临摹,练习,总结,反思。.
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这是一篇真正的入门,讲解一般的DOS可以怎么使用。不排列庞大的命令条目,这里只举例子。
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这是题目连接:http://rosalind.info/problems/gc/解决思路可以有多种,下面提供我想到的两种解决思路。解决思路1.可以通过collections模块中的OrderedDict,将字典排序,。从而找到GC比最高的序列:下面是代码:#!/usr/bin/env python#_*_ coding: utf-8 _*from operator impo