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

本研究关注的是 RGB-D 物体跟踪，并通过发布新的 RGBD1K 数据集和利用此数据集中的 transformer-based RGB-D 跟踪器 (SPT) 作为我们的基线来展示其训练的益处和可潜力以提高 RGB-D 跟踪的性能。

Aug, 2022

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

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

本文探讨了与 RGBD 数据集有关的八个类别，并提出了一些关于其未来的方向，这有助于研究人员找到适合他们需求的数据，并考虑哪些数据集在推动计算机视觉方向上取得了成功和原因。

Apr, 2016

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

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

我们提出了第一个大规模的 3D 真实汽车数据集，名为 3DRealCar，具有高容量、高质量和高多样性的特点，以及可用于改进与汽车相关的各种 2D 和 3D 任务的潜力。

Jun, 2024

本文介绍 Matterport3D 数据集，包含 10,800 个全景视图，通过 RGB-D 图片提供了 90 个建筑尺度的场景的表面重建、相机姿态和 2D、3D 语义分割注释等，可用于多种计算机视觉任务，如关键点匹配、视图重叠预测、颜色预测等。

Sep, 2017