Apr, 2022

Google 扫描物品：一个高质量的三维扫描家用物品数据集

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TL;DR该研究介绍了 Google Scanned Objects，这是一个包含超过一千个三维扫描家庭物品的开源集合，用于促进交互式模拟、合成感知和机器人学习。
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发现论文，激发创造
  • 一个物体扫描的大规模数据集

    创建了一个由 10000 多个 3D 扫描的真实物体组成的数据集，并遵守了隐私约束，该数据以公共领域的形式免费提供。

    Feb, 2016

  • DIO: 用于机器人和计算机视觉应用的室内物体的 3D 网格模型数据集

    使用照相机与软件进行拍摄与处理，采用 3D 扫描仪进行加速，生成真实物体的准确虚拟模型与网格模型，并在项目网站上提供所有生成的模型和图像。

    Feb, 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

  • InteriorNet: 大规模多传感器照片真实室内场景数据集

    本研究提供了一份可扩展性强、真实感更强、规模更大、变异性更强、且在训练和评估深度学习方法、基准测试同时定位和映射（SLAM）方面有更广泛用途的数据集，以支持计算机视觉领域的研究。我们使用数百万个专业室内设计和制作级家具资产进行高分辨率和高帧率视频序列渲染，并支持各种摄像头类型以及惯性测量。同时，我们展示了稀疏和密集 SLAM 算法的基准测试结果。

    Sep, 2018

  • Care3D：真实机器人护理环境下的主动三维物体检测数据集

    为了解决劳动力短缺对卫生部门的影响，本研究提供了一个真实环境的数据集，用于开发辅助机器人及进行 3D 物体检测，同时提供一个房间内的真实数据来评估直接在卫生机器人上运行的 SLAM 算法。

    Oct, 2023

  • 常见三维物体：大规模学习和评估真实场景下的 3D 类别重建

    该研究提供了一种名为 CO3D 的大规模数据集，其中包含了 50 种 MS-COCO 类别的近 19,000 个视频，共计 1.5 百万帧真实的多视角图像，带有相机姿态和地面真实 3D 点云的注释，并利用该数据集进行了新视角综合和类别为中心的 3D 重建方法的大规模 “野外” 评估，并提出了一种基于 Transformer 的新型神经渲染方法 NerFormer，可根据物体的少数视角重建整个物体。

    Sep, 2021

  • 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

  • UniG3D：统一的三维物体生成数据集

    UniG3D 是一个统一的 3D 对象生成数据集，采用 Objaverse 和 ShapeNet 数据集的通用数据转换管道，并使用渲染引擎和多模态模型将每个原始的 3D 模型转换成包含文本、图像、点云和网格的综合多模态数据表示，该数据集可应用于任何 3D 数据集中。

    Jun, 2023

  • 一个基准超市数据集：来自单视图的真实世界点云

    介绍了一种名为 3DGrocery100 的大规模食品数据集，用于细粒度的食品目标识别，包括 100 个类别，由 87,898 个 3D 点云和 10,755 个 RGB-D 单视图图像创建而成，并在 6 个最新的 3D 点云分类模型以及少样本学习和持续学习的分类任务中进行了测试。

    Feb, 2024

  • 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