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YCB-M:用于对象识别和6DoF姿势估计的多相机RGB-D数据集(CS RO)

尽管近年来引入了各种各样的3D相机,但是用于对象识别和姿态估计的大多数可公开获得的数据集都集中在一台相机上。在这项工作中,我们展示了由7个不同的3D相机捕获的32个场景的数据集,总共49,294帧。这允许评估姿势估计算法对所用相机的细节的敏感性,并可以开发出更独立于相机模型的更强大的算法。反之亦然,我们的数据集使研究人员能够对几种不同相机和深度感应技术的数据进行定量比较,并在为特定任务选择相机之前评估其算法。我们的数据集中的场景包含20个与通用基准YCB对象和模型集[1],[2]不同的对象。我们为每个对象提供完整的地面真实6DoF姿势,按像素分割,2D和3D边界框以及每个对象的遮挡量的度量。我们还使用最先进的物体识别和姿态估计系统[3]对数据集进行了摄像机的初步评估。

原文题目:YCB-M: A Multi-Camera RGB-D Dataset for Object Recognition and 6DoF Pose Estimation

原文:While a great variety of 3D cameras have been introduced in recent years, most publicly available datasets for object recognition and pose estimation focus on one single camera. In this work, we present a dataset of 32 scenes that have been captured by 7 different 3D cameras, totaling 49,294 frames. This allows evaluating the sensitivity of pose estimation algorithms to the specifics of the used camera and the development of more robust algorithms that are more independent of the camera model. Vice versa, our dataset enables researchers to perform a quantitative comparison of the data from several different cameras and depth sensing technologies and evaluate their algorithms before selecting a camera for their specific task. The scenes in our dataset contain 20 different objects from the common benchmark YCB object and model set [1], [2]. We provide full ground truth 6DoF poses for each object, per-pixel segmentation, 2D and 3D bounding boxes and a measure of the amount of occlusion of each object. We have also performed an initial evaluation of the cameras using our dataset on a state-of-the-art object recognition and pose estimation system [3].

原文作者:Till Grenzdörffer,Martin Günther,Joachim Hertzberg

原文地址:https://arxiv.org/abs/2004.11657

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