点云补全数据集

### 点云补全任务中常用的深度学习数据集 点云补全（Point Cloud Completion）是3D点云处理中的一个重要研究方向，旨在从部分观测的点云中生成完整、合理的几何结构。在深度学习方法中，常用的数据集包括以下几个： 1. **ShapeNet** ShapeNet是一个广泛使用的3D形状数据集，包含超过50,000个CAD模型，覆盖多个类别。它通常用于训练和评估点云补全模型，尤其是基于生成对抗网络（GANs）或自编码器的方法。由于其丰富的几何细节和多样的对象类别，ShapeNet成为许多工作的基准数据集之一[^2]。 2. **KITTI** KITTI数据集来源于真实世界中通过激光雷达捕获的3D点云数据，主要用于自动驾驶相关任务。该数据集的一个子集被用于点云补全任务，称为CompletionKITTI。与合成数据集相比，CompletionKITTI更具挑战性，因为缺乏精确的Ground Truth，并且某些实例的点云非常稀疏。尽管如此，它仍然是评估现实场景下点云补全方法性能的重要数据源之一[^2]。 3. **ModelNet40** ModelNet40是一个由CAD模型组成的3D形状分类数据集，包含40个类别的物体。虽然其主要用途是分类任务，但也可以用于点云补全任务，尤其是在对齐和简化版本下进行实验。由于其良好的标注和标准划分，ModelNet40常被用于初步验证点云补全算法的有效性。 4. **ScanNet** ScanNet是一个大规模的真实室内场景扫描数据集，包含RGB-D图像和对应的3D点云。由于其来源于真实世界的扫描，因此具有复杂的几何结构和遮挡情况。ScanNet可用于评估点云补全方法在复杂场景下的泛化能力。 5. **PartNet** PartNet是一个细粒度的3D形状语义分割数据集，包含大量带有层次结构标注的点云。它可以用于需要结构感知的点云补全任务，特别是在局部缺失的情况下恢复具有语义一致性的部分。 6. **PCN（Point Completion Network Dataset）** PCN数据集是专门为点云补全任务设计的数据集，基于ShapeNetCore构建，提供部分输入和完整目标点云对。每个样本由一个不完整的点云（模拟LiDAR扫描视角）和一个完整的点云组成，适用于监督学习方法的训练和测试。 7. **TopNet & Detail Recovery Dataset** TopNet提出了一种拓扑感知的点云补全方法，并使用了一个基于ShapeNet的高分辨率点云数据集进行训练和评估。此外，一些工作专注于细节恢复，使用了增强版的ShapeNet数据集，其中包含了更密集的点采样以支持精细结构的重建。 ### 代码示例：加载ShapeNet点云数据片段（PyTorch） 以下是一个简单的PyTorch代码片段，用于加载ShapeNet数据集中的点云并转换为张量格式： ```python import torch from torch.utils.data import Dataset import numpy as np import os class ShapeNetDataset(Dataset): def __init__(self, root_dir, n_points=2048): self.root_dir = root_dir self.n_points = n_points self.file_paths = [os.path.join(root_dir, f) for f in os.listdir(root_dir) if f.endswith('.npy')] def __len__(self): return len(self.file_paths) def __getitem__(self, idx): point_cloud = np.load(self.file_paths[idx]) # 随机采样固定数量的点 choice = np.random.choice(len(point_cloud), self.n_points, replace=True) point_cloud = point_cloud[choice, :] return torch.tensor(point_cloud, dtype=torch.float32) # 示例用法 dataset = ShapeNetDataset(root_dir='path/to/shapenet', n_points=2048) point_cloud_sample = dataset[0] print(point_cloud_sample.shape) # 输出: torch.Size([2048, 3]) ``` 上述代码展示了如何定义一个简单的PyTorch `Dataset` 类来加载ShapeNet数据集中的点云文件（假设为`.npy`格式），并进行随机采样以确保统一输入维度。 ---