一、简介

ShapeNet 是一个广泛使用的三维形状理解和分析的数据集，用于学术研究和计算机视觉任务。它是一个大规模的、多类别的三维模型数据库，包含了大量的三维模型。（需要注意的是该数据集每个类别的点云数据规模都很小，大概在2000多个点左右。）

类别丰富：ShapeNet 数据集涵盖了数十个常见物体类别，如椅子、汽车、飞机、人体等。每个类别都有大量的三维模型与之对应。
三维模型：每个模型由一组顶点和面构成，并包含了模型的几何信息和拓扑结构。
元数据：除了几何信息外，数据集还提供了对模型的丰富描述数据，如对模型的标签、类别、姿态、尺寸等的注释。

二、数据集版本

ShapeNetCore：最初的 ShapeNet 数据集版本，包含大约 5 万个三维模型，涵盖 55 个物体类别。每个模型都有对应的几何文件和一个唯一的标识符。
ShapeNetCore v2：是 ShapeNet 1.0 数据集的更新版本，增加了更多的模型和类别，包含超过 5 万个模型，涵盖 57 个类别。

三、目录

└── shapenetcore_partanno_segmentation_benchmark_v0├── 02691156│	├── points：包含了以pts为后缀的文件，每个文件保存了点云的xyz信息│	├── points_label：包含了以seg为后缀的文件，每个文件保存了点云中每个点的标签值│   └── seg_img：保存了png图片├── 02773838├── 02954340├── 02958343├── 03001627├── 03261776├── 03467517├── 03624134├── 03636649├── 03642806├── 03790512├── 03797390├── 03948459├── 04099429├── 04225987├── 04379243├── README.txt├── synsetoffset2category.txt：将每个物体类别（通过其唯一标识符synset表示）与它在数据集文件目录中的对应目录关联起来。└── train_test_split

四、应用与用途

三维形状理解：ShapeNet 数据集被广泛用于三维形状理解任务，如物体分类、检索、分割等。可以通过学习 ShapeNet 数据集来训练和评估各种三维形状处理算法和模型。
计算机辅助设计：ShapeNet 数据集可以用于计算机辅助设计和三维建模领域的研究，提供了大量的现实世界物体的三维模型，可以用于形状生成、重建和编辑等任务。
深度学习研究：由于其丰富的类别和大量的标注数据，ShapeNet 数据集成为了深度学习方法在三维场景中的研究和发展的基准数据集之一。

需要注意的是，ShapeNet 数据集通常以.Obj 或者 .ply 的格式提供模型的几何数据和元数据。这些文件可以通过下载来访问 ShapeNet 数据集，并可根据需要进行预处理和使用。