常見 3D 資料集的資料載入器

ShapeNetCore

ShapeNet 是一個 3D CAD 模型的資料集。ShapeNetCore 是 ShapeNet 資料集的一個子集，可以從 https://www.shapenet.org/ 下載。ShapeNetCore 有兩個版本：v1（55 個類別）和 v2（57 個類別）。

PyTorch3D 的 ShapeNetCore 資料載入器 繼承自 torch.utils.data.Dataset。它會接收 ShapeNetCore 資料集在本機儲存的路徑，並載入資料集中的模型。ShapeNetCore 類別會載入並傳回模型及其 類別、模型 ID、頂點 和 面。ShapeNetCore 資料載入器還有一個自訂的 render 函式，可以使用 PyTorch3D 的可微分渲染器，透過指定的 模型 ID (List[int])、類別 (List[str]) 或 索引 (List[int]) 來渲染模型。

載入的資料集可以透過 PyTorch3D 的自訂 collate_fn：pytorch3d.dataset.utils 模組中的 collate_batched_meshes 傳遞給 torch.utils.data.DataLoader。模型的 頂點 和 面 會用於建構一個 Meshes 物件，表示批次處理的網格。這種 Meshes 表示法可以輕鬆地與 PyTorch3D 中的其他操作和渲染一起使用。

R2N2

R2N2 資料集包含 13 個類別，是 ShapeNetCore v.1 資料集的一個子集。R2N2 資料集還包含每個物件的 24 個渲染圖和體素化模型。可以按照 這裡 的說明下載 R2N2 資料集。

PyTorch3D 的 R2N2 資料載入器 使用 ShapeNet 資料集、R2N2 資料集和 R2N2 的分割檔案的路徑進行初始化。就像 ShapeNetCore 一樣，它可以透過自訂的 collate_fn：pytorch3d.dataset.r2n2.utils 模組中的 collate_batched_R2N2 傳遞給 torch.utils.data.DataLoader。它會傳回 ShapeNetCore 傳回的所有資料，此外，它還會傳回 R2N2 渲染圖（每個模型 24 個視圖）以及相機校正矩陣和每個模型的體素表示。與 ShapeNetCore 類似，它有一個自訂的 render 函式，支援使用 PyTorch3D 可微分渲染器渲染指定的模型。此外，它還支援以與 R2N2 原始渲染圖相同的方位渲染模型。