ShapeSplat|3D光栅化数据集|机器学习数据集

ShapeSplat是一个大规模的3D高斯光栅化（3DGS）数据集，包含来自87个独特类别的65K个对象，其标签与ShapeNet和ModelNet数据集保持一致。该数据集用于无监督预训练和有监督微调，以用于分类和分割任务。

原始信息汇总

ShapeSplat-Gaussian-MAE 数据集概述

数据集简介

ShapeSplat 是一个大规模的 3D 高斯光栅化（3DGS）数据集，使用常用的 ShapeNet 和 ModelNet 数据集构建。该数据集包含来自 87 个独特类别的 65,000 个对象，其标签与各自的数据集保持一致。创建该数据集使用了相当于 2 个 GPU 年（在 TITAN XP GPU 上）的计算量。

数据集用途

该数据集主要用于无监督预训练和有监督微调，以用于分类和分割任务。通过该数据集，研究者可以探索 3D 高斯光栅化表示空间中的 3D 理解。

数据集特点

• 大规模: 包含 65,000 个对象。
• 多类别: 涵盖 87 个独特类别。
• 标签一致性: 标签与 ShapeNet 和 ModelNet 数据集保持一致。
• 计算资源: 创建过程使用了 2 个 GPU 年的计算量。

数据集构建方法

数据集的构建方法包括：

1. 使用 ShapeNet 和 ModelNet 数据集。
2. 利用 3D 高斯光栅化技术生成数据。
3. 进行无监督预训练和有监督微调。

数据集相关研究

研究者通过该数据集引入了 Gaussian-MAE，突出了从高斯参数进行表示学习的独特优势，并提供了几个有价值的见解，包括：

1. 优化后的 GS 中心的分布与均匀采样的点云相比有显著差异。
2. 这种分布变化在仅使用中心时导致分类任务的性能下降，但分割任务的性能提升。
3. 提出了在归一化特征空间中进行高斯特征分组，并结合散点池化层，有效分组和嵌入相似高斯，显著提升了微调任务的性能。

数据集发布计划

• 代码即将发布。
• 数据集发布：正在与 ShapeNet 团队积极讨论细节，将尽快提供更新。

引用

如果该数据集对您的研究有帮助，请考虑引用以下论文：

@misc{ma2024shapesplatlargescaledatasetgaussian, title={ShapeSplat: A Large-scale Dataset of Gaussian Splats and Their Self-Supervised Pretraining}, author={Qi Ma and Yue Li and Bin Ren and Nicu Sebe and Ender Konukoglu and Theo Gevers and Luc Van Gool and Danda Pani Paudel}, year={2024}, eprint={2408.10906}, archivePrefix={arXiv}, primaryClass={cs.CV}, url={https://arxiv.org/abs/2408.10906}, }

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在计算机视觉领域，3D高斯溅射（3DGS）已成为多种视觉任务中的标准3D表征方法。为推动这一领域的研究，ShapeSplat数据集应运而生。该数据集通过整合ShapeNet和ModelNet两个广泛使用的数据集，构建了一个包含65,000个对象的大规模3DGS数据集。这些对象涵盖了87个独特的类别，其标签与原始数据集保持一致。数据集的构建过程涉及大量的计算资源，相当于在TITAN XP GPU上运行了两年。通过这一过程，研究者们成功地生成了一个高质量的3DGS数据集，为后续的无监督预训练和有监督微调提供了坚实的基础。

特点

ShapeSplat数据集的显著特点在于其大规模和多样性。该数据集不仅包含了65,000个3D对象，还涵盖了87个不同的类别，确保了数据的广泛覆盖和深度。此外，数据集的构建过程中采用了高斯溅射技术，这种技术能够有效地捕捉3D对象的细节和复杂性，从而为研究者提供了丰富的特征信息。数据集的标签与原始数据集保持一致，确保了数据的一致性和可靠性。这些特点使得ShapeSplat数据集成为3D视觉研究中的宝贵资源，尤其适用于分类和分割任务的预训练和微调。

使用方法

ShapeSplat数据集的使用方法相对直观。首先，用户可以从官方的ShapeNet仓库中下载数据集，部分数据可能被分割成多个压缩文件，用户可以使用提供的解压脚本进行合并。数据集以PLY格式存储，这种格式广泛用于高斯溅射，用户可以使用numpy和plyfile库加载数据。加载后，用户可以提取高斯中心、不透明度、尺度、旋转和球谐基等关键参数，这些参数为后续的分类和分割任务提供了丰富的特征。通过这些步骤，研究者可以充分利用ShapeSplat数据集进行各种3D视觉任务的研究和开发。

背景与挑战

背景概述

ShapeSplat数据集是由ETH Zürich、INSAIT Sofia University、University of Amsterdam、University of Pisa和University of Trento等多个研究机构合作创建的，旨在推动3D高斯溅射（3DGS）在视觉任务中的应用。该数据集于2024年发布，包含了从ShapeNet和ModelNet数据集中提取的65,000个对象，涵盖87个类别。ShapeSplat的构建不仅为3DGS的自监督预训练提供了丰富的资源，还为分类和分割任务的微调提供了基础。通过引入Gaussian-MAE方法，研究团队展示了从高斯参数中进行表示学习的独特优势，为3D视觉领域的进一步研究奠定了基础。

当前挑战

ShapeSplat数据集在构建过程中面临了多个挑战。首先，从ShapeNet和ModelNet数据集中提取和转换3DGS数据需要大量的计算资源，相当于2个GPU年的计算量。其次，优化后的高斯中心分布与初始点云的均匀采样存在显著差异，这导致在分类任务中性能下降，但在分割任务中性能提升。此外，如何有效利用高斯参数进行特征分组和提取，以提升微调任务的性能，也是该数据集面临的重要挑战。通过引入高斯特征分组和池化层，研究团队提供了一种针对性的解决方案，但仍需进一步优化和验证。

常用场景

经典使用场景

ShapeSplat数据集在计算机视觉领域中，主要用于3D高斯溅射（3DGS）的表示学习和自监督预训练。其经典使用场景包括但不限于：通过大规模的3DGS数据集进行无监督预训练，以提升模型在分类和分割任务中的表现。此外，ShapeSplat还支持有监督微调，通过Gaussian-MAE方法，研究人员可以深入探索高斯参数在特征提取中的独特优势，从而在实际应用中实现更高效的3D对象识别和场景理解。

实际应用

在实际应用中，ShapeSplat数据集被广泛用于增强3D视觉系统的性能，特别是在自动驾驶、机器人导航和增强现实等领域。通过利用ShapeSplat进行预训练和微调，这些系统能够更准确地识别和理解复杂的3D环境，从而提高操作的安全性和效率。此外，ShapeSplat还支持多种3D对象的快速渲染和处理，为工业设计和虚拟现实应用提供了强大的技术支持。

衍生相关工作

ShapeSplat数据集的发布催生了多项相关研究工作，特别是在3D视觉和机器学习交叉领域。例如，基于ShapeSplat的Gaussian-MAE方法已被广泛应用于各种3D对象分类和分割任务中，显著提升了模型的性能。此外，ShapeSplat还激发了关于高斯溅射参数优化和特征提取的新研究方向，推动了3D视觉技术的进一步发展。这些衍生工作不仅丰富了学术研究的内容，也为实际应用提供了更多创新解决方案。