这一资源是来自斯坦福大学的宝库，提供了丰富的三维扫描数据，其中包含了著名的bunny、dragon等经典数据集。这些数据集的点云数据涵盖了各个角度，为点云配准等领域的学习提供了理想的素材。 关键特点： 1. 丰富多样的数据集： 包括著名的bunny、dragon等，涵盖了不同材质和形状的模型，适用于多个学科领域。 2. 多角度点云数据： 提供了各个角度的点云数据，为学习和实践提供了全面的素材，特别适用于点云配准的实验和研究。 3. 用途广泛： 不仅可以用于点云配准，还可用于三维重建、模型比对等多个领域，是学术研究和项目实践的理想选择。 4. 大数据量： 数据量较大，对用户提出了一定的下载耐心要求，但丰富的内容将为学术研究和实践带来更多可能性。 如何使用： 1. 利用这些数据集进行点云配准、三维建模等实验，拓展自己的研究领域。 2. 这一资源为点云数据的学习和实践提供了重要支持，将对三维视觉领域的学术和工程研究产生积极影响。

内容概要： 基于PointNet2的个性化点云数据集分类预测是一个使用深度学习的计算机视觉任务。它涉及将个性化的点云数据集分为不同的类别，例如汽车、人或建筑物等。 适用人群： 本项目适用于对深度学习、点云处理和分类预测感兴趣的计算机科学、人工智能研究人员以及学生。 使用场景及目标： 点云数据处理：根据具体的应用场景，可以通过数据清洗、处理和预处理等方式准备点云数据集。 PointNet2模型构建：使用PointNet2或相似的架构来构建深度学习模型，用于对点云数据进行特征提取和分类。 模型训练与验证：划分数据集为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，并在测试集上验证模型的性能和准确率。 类别预测：使用已训练的模型对新的个性化点云数据进行分类预测。 其他说明： 该项目可能涉及深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch等）和相应的库，您需要安装所需的依赖项。 项目实施过程中，可能需要对模型架构、数据预处理方法、损失函数和优化器等进行调整和优化。 数据集的选择和准备对于模型的训练和性能非常重要。一个好的数据集应包含多样性和代表性的样本。

斯坦福大学点云数据集 点云库学习必备

百度网盘链接，永久有效。包含三种不同格式的数据集，每种数据集中有16种物体。官网下载需要注册账号审核，这个速度快些。

包含城市和森林的稀疏点云以及做滤波常用的sample数据

一共6个pcd，包括一个rabbit.pcd和5个小器件的pcd

可以进行点云数据精简，适合用matlab处理

使用真实数据和合成数据对点云的下水道缺陷进行分类。这是下水道和缺陷的3D数据的第一个公开可用的数据集。数据集的大部分由合成数据组成，而真实管道的点云是在丹麦奥尔堡大学的实验室环境中记录的。 AAU Sewer Defect Point Cloud Dataset_datasets.txt testing_pointcloud_hdf5_real.h5 testing_pointcloud_hdf5_synthetic.h5 training_pointcloud_hdf5_real.h5 training_pointcloud_hdf5_synthetic.h5 AAU Sewer Defect Point Cloud Dataset_datasets.zip

内含ASL Datasets Repository、大规模点云分类基准、悉尼城市目标数据集、斯坦福数据集四个点云数据集

modelnet40数据集，文件里面只包含点（标签可以自己做），以ply文件保存。自己从公开数据集off文件中转过来的，感兴趣可以下载。