shapenet数据集可视化

回答: 要可视化Shapenet数据集，可以参考文章《CloudCompare制作ShapeNet格式点云数据集》中的方法。该文章提供了一种制作ShapeNet格式点云数据集的方法，并介绍了如何使用CloudCompare软件进行场景分割。\[1\]在训练过程中，可以根据需要将代码修改为针对单个点云预测的可视化。如果想直接输入点云，只需稍微修改代码即可。需要注意的是，如果在训练时选择了--normal参数，那么normal_channel参数需要设置为True。\[2\]通过这种方法，您可以生成自己的小型数据集，用于点云深度学习网络的训练。了解标准的数据集是生成自己的数据的前提，因此在使用深度传感器或多视角立体匹配等方法获取物体的三维点云后，您可以思考三个主要问题来生成自己的数据。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Pytorch1.7复现PointNet++点云分割（含Open3D可视化）（文末有一个自己做的书缝识别项目代码）](https://blog.csdn.net/astruggler/article/details/128354761)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [点云深度学习之数据集处理（二）ShapeNet简介及认识](https://blog.csdn.net/SGL_LGS/article/details/105897585)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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