这篇论文介绍了第一个大规模的 3D 反射检测数据集，包含超过 50,000 个多返回 Lidar、RGB 图像和 2D/3D 语义标签样本，在各种室内环境中，含有不同类型的反射。通过纹理化的 3D 地面真实网格实现自动点云标注，提供精确的地面真实标注。详细的评估对比了三种 Lidar 点云分割方法，以及当前最先进的图像分割网络对玻璃和镜子的检测。该数据集通过提供准确的全局对齐、多模态数据和各种反射物体和材料，推动了反射检测的进一步研究。该数据集可以在指定的 http 链接公开获取。

Mar, 2024

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

该论文使用真实影像，聚焦日常室内环境下机器人视觉任务的模拟，构建新的公共数据集。该数据集可用于机器人视觉任务中的物体检测、主动视觉模拟和基于深度学习的强化学习下的下一步动作预测。在使用数据集的过程中，作者发现现有物体检测研究最大的问题是机器人视角对物体尺度，遮挡和方向的影响。

Feb, 2017

介绍了一个新的多视角 RGB-D 数据集，用于目标检测和识别，包括多个识别基准和 AlexNet 模型，证明了该数据集比 Washington RGB-D Scenes 数据集更具挑战性。

Sep, 2016

Robo360 是一个数据集，具有密集的视角覆盖，可实现高质量的 3D 神经表示学习，包含多样的物体和各种物理光学属性，促进各种物体操作和物理世界建模任务的研究。通过使用现有的动态 NeRF 验证我们数据集的有效性，并评估其在学习多视角策略方面的潜力。我们希望 Robo360 能在理解 3D 物理世界和机器人控制交叉领域开辟新的研究方向。

Dec, 2023

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

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

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

针对具有挑战性的开放式及有害条件下，机器人视觉应用需要具备适应性的系统，使其具备终身学习的能力，该篇研究提出了一个新的生涯机器人视觉数据集（OpenLORIS-Object），囊括了最近领先的 lifelong learning 算法，并提供了新的基准评估模型的效果和性能。

Nov, 2019

本文介绍了一个用于增强现有的 3D 感知和 6D 物体姿态数据集的新注解和获取方法，通过机器人前向运动学、外部红外跟踪器和改进的校准和注解过程，提出了一个多模态传感器装置，据此创建了高精度的 3D 数据，有效克服了现有数据集的限制，并为 3D 视觉研究提供了宝贵的资源。

Aug, 2023