CVPRApr, 2018

Falling Things: 用于 3D 物体检测和位姿估计的合成数据集

PDF
TL;DR本研究提出了一种新数据集，叫做 Falling Things (FAT)，用于在机器人技术的物体检测和三维姿态估计领域推进技术的发展。该数据集由物体模型和复杂组合的背景图像合成的，生成具有准确 3D 姿态注释的逼真图像。数据集包含 21 种家庭物品的 60,000 张标记照片，并提供了所有对象的 3D 姿态、每像素类别分割和 2D / 3D 边界框坐标以便于不同输入模态的测试，如 RGB 和深度。
发现论文，激发创造
  • HomebrewedDB：用于 3D 物体 6D 姿态估计的 RGB-D 数据集

    本文介绍了一个新的数据集和基准测试标准，主要针对从 3D 模型（有纹理和无纹理）训练，可扩展性，遮挡，光照和物体外观的变化等方面测试 6D 姿态估计算法的性能，并使用最先进的 DPOD 检测器来设置基线。

    Apr, 2019

  • 家庭物品语义机器人抓取的深度物体姿态估计

    通过使用合成数据，我们提出了一种用于单个 RGB 图像的已知物体 6-DoF 姿态估计的深度神经网络训练方法，成功地跨越了所谓的现实间隙，并通过机器人进行了实时物体姿态估计，取得了与基于真实数据的深度神经网络相当的表现。

    Sep, 2018

  • 家用物品机器人操作的 6 自由度位姿估计：可访问数据集和基准

    本文介绍了一个新的数据集，用于 6-DoF 姿态估计已知物体，在机器人操作研究方面重要。数据集由一组玩具杂货物品组成，旨在方便机器人抓取和操纵，提供了这些物品的 3D 模型和 RGBD 图像，可用于产生合成训练数据，并提出了一个新的姿态评估指标 ADD-H。

    Mar, 2022

  • 基于合成数据的鲁棒性类别层次 3D 姿态估计

    本篇论文提出 SyntheticP3D 数据集和 CC3D 方法，结合这两种方法可以实现在只用 10% 的真实数据的情况下，与当前最先进的模型在物体位姿估计方面取得了可与之媲美结果，在采用 50% 的真实数据时还超越了 SOTA 模型 10.4%。

    May, 2023

  • 多零件场景下对称感知的三维物体检测和位姿估计评估

    本研究旨在解决 3D 物体检测与姿态估计的评估问题，通过自动技术生产全注释 RGBD 数据的多个对象，并提出一致的评估方法和数据集，以获得更高的性能表现。

    Jun, 2018

  • 通过异步音视频整合发现落下的物体

    通过结合声音和视觉信号与物理学知识，配备了摄像头和麦克风的机器人代理，使用三维虚拟环境研究多模式物体定位。通过生成大规模的数据集和开发一套根据模仿学习，强化学习和模块化计划进行分析，为解决这一挑战迈出了第一步。

    Jul, 2022

  • 面向工业拾取的大规模 6D 物体姿态估计数据集

    该论文介绍了一个新的公共数据集，用于工业抽取物品的 6D 物体姿态估计和实例分割，涉及 6D 姿态、可见度分数、分割掩模等注释数据，是目前为止关于垃圾桶拣选 6D 物体姿态估计和实例分割的第一个公共数据集，并且也是物体姿态估计中最大的公共数据集之一，数据集可以在 Link 中公开访问。

    Dec, 2019

  • 仓库拾取放置的 RGBD 物体检测与姿态估计改进数据集

    本论文提供了一个丰富的数据集，针对解决仓库拣选和放置任务时出现的挑战，集中探讨了基于 RGBD 的三维物体姿态估计的状态最新发展。该数据集包括成千上万张图片和相应物体的基准数据，在不同的位置和杂乱程度的条件下使用。以一个近期发展的基于 RGBD 的姿态估计算法为例，进行了评估，并应用各种修改和改进来提高检测的准确性，以提高仓库拾取和放置领域的性能。

    Sep, 2015

  • 移动机器人快速和稳健探测倒地人

    本文介绍了一种基于语义分割的算法，它使用 3D 深度传感器在地面上检测倒下的人，并通过使用 SVM 分类器来实现。该算法可在配备标准笔记本电脑的移动机器人上执行，并在实际情景中显示出鲁棒性和速度。

    Mar, 2017

  • MoreFusion: 基于体素融合的多目标推理技术在 6D 位姿估计中的应用

    提出了一种基于多视角视野的实时视觉系统，可以从单个 RGB-D 视角提出三维物体姿态建议，并且根据多个视角的姿态估计和非参数占用信息积累这些姿态估计，从而对接触的多个已知对象进行一致的、不相交的姿态估计。应用于实时机器人应用程序中，只使用机载 RGB-D 视觉，机械臂可以精确而有序地拆卸复杂的物体堆放，展示了其准确性和鲁棒性。

    Apr, 2020