3D数据集
omages.github.io
Omages是专注于3D模型生成技术研发与演示的开源技术站点，核心是将3D形状封装为64x64像素的Object Images格式，简化3D内容的生成与处理流程。站点支持Omages格式的3D模型预览、Diffusion Transformers生成3D形状的效果演示、传统3D网格与Omages格式的在线转换，面向计算机视觉研究者、3D内容创作者、图形学开发人员，可用于3D生成模型开发、轻量3D内容存储、3DAI模型训练数据预处理等场景，帮助用户降低3D形状处理的技术门槛。
objaverse.allenai.org
Objaverse是艾伦人工智能研究院推出的大规模标注3D物体数据集平台，核心为全球研究者、开发者提供标准化、多维度标注的3D资源。平台收录超80万个标注3D物体，每个对象配备名称、描述、标签、来源等元数据，覆盖静态模型、动画角色、可分解组件、室内外场景等多种类型，适配不同研究与开发需求。目标用户包括3D生成算法研究者、计算机视觉开发者、AI训练从业者、游戏内容创作者、元宇宙场景搭建人员、机器人研发工程师等，可用于3D生成模型训练、2D实例分割数据增强、开放词汇具身AI研发、多模态模型鲁棒性测试、3D内容原型制作等多个场景，降低3D相关研发的资源采集与标注成本。
dl3dv-10k.github.io
DL3DV-10K是面向计算机视觉领域研究人员的大规模实景3D视频数据集平台，核心定位为3D视觉相关研究提供标注完备的大规模训练与测试数据源。核心功能包含万级规模多场景标注视频库，覆盖日常室内、户外街道、自然景观等多元场景，配套标注包含相机姿态、NeRF估计深度、点云、3D网格等多类3D相关数据，同时提供场景复杂度、关键点人工标注结果，可支持NeRF模型训练优化、场景一致性跟踪算法验证、视觉语言模型跨模态关联研究等方向，目标用户涵盖高校计算机专业研究者、AI实验室研发人员、3D视觉相关算法开发人员，适用于论文实验数据支撑、算法性能基准测试、3D重建技术迭代验证等场景。