Dec, 2019

面向工业拾取的大规模 6D 物体姿态估计数据集

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TL;DR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。
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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

  • 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

  • StereOBJ-1M：6D 物体位姿估计的大规模立体图像数据集

    我们介绍了一个大规模立体 RGB 图像物体姿态估计数据集 StereOBJ-1M，为了解决透明、半透明、反射等复杂场景下的姿态估计问题，并通过一种新颖的多视图注释方法有效地收集了足够规模的数据。该数据集包含超过 393K 帧、超过 1.5M 注释的 18 个物体的全标注 6D 姿态，并在 11 个不同环境中记录的 182 个场景中展示。我们将两种最先进的姿态估计框架作为基线，提出了一种新颖的基于关键点预测的物体级姿态优化方法。

    Sep, 2021

  • ROBI: 机器人抓取中反射物体的多视图数据集

    本文介绍了 ROBI（Reflective Objects in BIns）数据集，用于 6D 对象姿态估计和机器人垃圾桶拾取场景中的多视角深度融合。数据集包括 63 个具有高度反射物体的场景，使用两个主动立体相机捕获图像和深度地图进行标注，可评估姿态估计和深度融合算法性能。

    May, 2021

  • ClearPose: 大规模透明物体数据集和基准

    本研究针对透明物体的属性，提出了一种大规模真实世界 RGB-Depth 透明物体数据集，命名为 ClearPose，用于定量评价分割、场景级深度完成和物体居中姿态估计的任务，该数据集包含超过 350K 个标记的真实世界 RGB-Depth 帧和 5M 个实例注释涵盖 63 种家庭物品等。

    Mar, 2022

  • 野外类别级别 6D 物体姿态估计：Semi-Supervised 学习方法和新数据集

    使用 Wild6D 数据集，采用半监督学习，通过自由的渲染方法与真实数据的轮廓匹配目标函数得到的 Rendering for Pose estimation network RePoNet 模型，在无需真实数据 3D 标注的情况下，能更好地解决类别级别的 6D 对象位姿估计问题。

    Jun, 2022

  • 针对人群场景中基于深度的六自由度物体姿态和联合注册的多任务深度网络

    本研究提出了一种基于多任务学习的深度学习神经网络结构，用于从随机堆放的物品中恢复多个实例的 6D 姿态，通过在深度感知模式下进行 2D 检测、深度估计和 3D 姿态估计的多子任务联合学习，以及多个物体的联合注册，以学习众多遮挡情况，实验结果表明，与现有方法相比，在合成和真实数据集上平均精度提高了 15-31 %。

    Jun, 2018

  • Omni6DPose：一种用于普适 6D 物体姿态估计和跟踪的基准和模型

    6D 目标姿态估计是计算机视觉中一个重要且具有挑战性的任务，本文介绍了 Omni6DPose 数据集以及使用 GenPose++ 方法对其进行的基准分析。

    Jun, 2024

  • 用于多视角三维重建的现实数据集

    本文介绍了一种包含近千个三维对象模型及超过 84 万个现实世界的 RGB 和深度图像数据集，旨在填补现有研究中缺乏的三维多视图重建的真实数据基准。该数据集通过半自动方式实现相机位置与物体姿态的精准标注，为形状重建、物体姿态估计、形状检索等 3D 应用提供了可能。数据集已开放，包含注释工具和评估基准源代码。

    Mar, 2022

  • 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