shapenet数据集的训练集中包含残缺点云吗？

在ShapeNet数据集中，训练集通常不包含明确的残缺点云。ShapeNet数据集提供了大量的完整三维模型和相应的点云数据，用于各种三维计算机视觉任务。

对于点云补全任务，研究者通常会使用ShapeNet数据集中的完整点云作为训练集的输入，并通过一些方式生成残缺点云来模拟真实世界中的不完整点云。这些生成的残缺点云将用作训练过程中的输入，而相应的完整点云将作为训练过程中的目标输出。

因此，虽然ShapeNet数据集本身没有提供明确的残缺点云，但研究者可以使用该数据集中的完整点云来生成并配对残缺点云，以进行点云补全网络的训练。

相关问题

PCN数据集的训练集中包含残缺点云吗？

在PCN（Point Completion Network）的训练集中，通常包含有残缺点云。PCN是一种用于点云补全任务的网络模，旨在将不整的点云补全为完整的点云。

PCN使用了大规模的ShapeNet数据集进行训练，其中包含了各种物体的完整点云数据。然而，在PCN的训练过程中，这些完整点云数据会被处理为残缺点云，以模拟真实世界中不完整的输入。

这种处理可以通过随机采样、部分点的删除、遮挡等方法来生成残缺点云。生成的残缺点云将作为PCN网络的输入，而对应的完整点云将作为训练过程中的目标输出。

因此，PCN的训练集通常包含有残缺点云，以使网络能够学习从不完整输入中生成完整点云的能力。

PMP-NET点云补全网络输入的残缺点云是自己生成的吗？

在PMP-Net中，输入的残缺点云可以是自动生成的，也可以是从真实场景中获取的。这取决于具体的数据集和训练设置。

在某些情况下，研究者可能会使用点云数据集中的完整点云作为基准，并通过一些方式生成残缺点云。这可以通过随机采样、遮挡、部分点云删除等方法来模拟真实世界中的不完整点云。这种生成的残缺点云将用作PMP-Net的输入。

另一种情况是，在真实场景中收集到的点云数据可能已经存在一些缺失或不完整的部分。在这种情况下，收集到的残缺点云可以直接用作PMP-Net的输入。

总之，PMP-Net的输入残缺点云可以是自动生成的，也可以是从真实场景中获取的，具体取决于数据集和训练设置。