三维基本形状图像分类数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：3D形状,图像分类,机器学习,计算机视觉,卷积神经网络,数据增强,图形处理,模式识别
数据概述：
本数据集包含480,000张40x40分辨率的灰度图像，展示了四种基本三维形状：立方体、球体、圆锥和环面。每张图像的像素值范围为0-255，标签以四维一热向量形式表示（分别对应立方体、球体、圆锥和环面）。数据集的.npy文件按形状顺序排列，未打乱（前120,000张为立方体，接下来120,000张为球体，依此类推），建议使用前进行随机打乱。.csv文件已打乱，便于直接使用。
数据用途概述：
该数据集适用于图像分类、形状识别、特征提取及计算机视觉模型训练等多种场景。研究人员可通过此数据集进行三维形状分类算法的开发与优化；开发者可将其用于训练卷积神经网络（CNN），以实现高效的图形识别任务；教育机构可将其用于教学和实验，帮助学生理解图像分类的基本原理。此外，数据集支持扩展操作（如裁剪、缩放、镜像等），可进一步丰富数据的多样性，提升模型的泛化能力。
