通过该框架,团队为 ShadowHand 生成了大规模仿真数据集 DexGraspNet,包含133类5355个物体的132万抓取数据,在数量和质量上优于现有灵巧机械手抓取数据集。经过交叉数据集实验结果,新数据集能够显著提升数据驱动的灵巧机械手抓取合成算法的表现。 项目主页: https://pku-epic.github.io/DexGraspNet/ 论文地址: https:/...
相机配置:使用两个RGB-D相机(Intel RealSense 435和Kinect 4 Azure)同时采集数据。这些相机被安装在机器人手臂上,以确保数据采集的轨迹精确且可重复。机器人手臂沿固定轨迹移动,覆盖256个不同的视点,从不同视角采集每个场景的图像数据。 相机校准: 在数据采集前,进行相机的外部参数校准,以获取精确的相机位姿。 3.2....
在6D抓取学习(一)--深入解析GraspNet-1Billion数据集一文中,提到了1Billion数据集的结构,其中提到了关于标签的信息,其中涉及单物体的6D姿态标注以及抓取姿态的得分。最近深入了解了相关论文,下面想简单记录一下涉及力封闭抓取的一些理解和得分标签的计算。 关于力封闭的一些原理在论文Constructing force-closure grasps中有...
本文深入解析了GraspNet-1Billion数据集，数据集包含97,280张RGB-D图像，超过一亿个抓取姿态，采集自190个混乱场景。数据集特点包括准确的3D网格模型和物体6D姿态注释。数据集构建过程涉及物体选择、数据采集以及数据标注，其中标注分为单物体抓取标注和场景抓取标注。数据集结构分为训练集和测试集，以不同数...
GraspNet-1Billion¶ 物体抓取计算机视觉领域很具有挑战性的研究课题,也是人工智能可以直接影响现实生活的应用。目前对于简单背景、单个物体的研究精度基本达标,但对于拥挤场景研究较为缺乏。究其原因,一是训练数据不足,而是没有一个统一的评价标准。针对这项问题,GraspNet 论文提供了一个大规模抓取姿态检测的数据集 Gras...
本文是本人基于论文、源码以及数据集综合比对给出的对数据集格式的分析,仅作记录,如果有问题欢迎指正。 graspnet系列原理分析,持续更新ing。 啥都学算法攻城狮:6D抓取学习(一)--深入解析GraspNet-1Billion数据集 6D抓取学习(二)--从代码中深入解析GraspNetBaseline 6D抓取学习(三)--深入解析GraspNetBaseline代码 6D抓取...
论文改进了现有灵巧机械手抓取物体的合成方法,提供了一套高效的程序框架用以合成多样、稳定的抓取姿势数据。通过该框架,团队为 ShadowHand 生成了大规模仿真数据集 DexGraspNet,包含133类5355个物体的132万抓取数据,在数量和质量上优于现有灵巧机械手抓取数据集。经过交叉数据集实验结果,新数据集能够显著提升数据驱动的...
论文改进了现有灵巧机械手抓取物体的合成方法,提供了一套高效的程序框架用以合成多样、稳定的抓取姿势数据。通过该框架,团队为 ShadowHand 生成了大规模仿真数据集 DexGraspNet,包含133类5355个物体的132万抓取数据,在数量和质量上优于现有灵巧机械手抓取数据集。经过交叉数据集实验结果,新数据集能够显著提升数据驱动的...