原文:GraspNet-1Billion: A Large-Scale Benchmark for General Object Grasping models & codes:GraspNet. from:CVPR 2020 contribution: 一个具有统一评价体系的大规模抓取姿态检测数据集 评估系统通过解析计算直接报告抓取是否成功,它可以评估任何一种抓取姿势,而不需要穷尽地标注地面事实 ...
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...
步骤1:准备3D模型 首先,我们需要一个3D模型,并从中提取表面点云。这些点云表示物体表面的几何形状,是后续计算抓取姿态的基础。 步骤2:生成抓取候选 在物体表面采样可能的抓取点。每个抓取候选由两个接触点和抓取方向组成。我们可以通过以下方式生成抓取候选: 选择接触点: 在物体表面均匀分布地采样多个接触点。 对于每...
In addition, we present the first reasoning grasping benchmark dataset generated from the GraspNet-1 billion, incorporating implicit instructions for object-... S Jin,J Xu,Y Lei,... 被引量: 0发表: 2024年 UGG: Unified Generative Grasping Our model achieves state-of-the-art dexterous grasping...
GraspNet-1Billion: A Large-Scale Benchmark for General Object Grasping Hao-Shu Fang, Chenxi Wang, Minghao Gou. Cewu Lu1 Shanghai Jiao Tong University fhaoshu@gmail.com, {wcx1997,gmh2015,lucewu}@sjtu.edu.cn Abstract Object grasping is critical for many ap...
Toolbox for our GraspNet-1Billion dataset. Contribute to graspnet/graspnetAPI development by creating an account on GitHub.
API tools for SuctionNet-1Billion dataset of RA-L paper "SuctionNet-1Billion: A Large-Scale Benchmark for Suction Grasping" - graspnet/suctionnetAPI
GraspNet-1Billion 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。每个场景包含多个物体,并提供准确的3D网格模型和物体6D姿态注释。数据集的主要特点包括: 大规模和多样性:涵盖88种日常物体的高质量3D网格模型。 密集注释:每个场景的抓取姿态密集分布,总计超过10亿个抓取姿态。 统一评估系统:...
这与有GraspNet-1Billion数据集共通之处,但略有不同,1Billion数据集具体定义在这6D抓取学习(一)--深入解析GraspNet-1Billion数据集,有需要的可以回顾一下。 center_:抓取的中心点,表示手爪在抓取过程中处于物体上的位置。 axis_:两个接触点的连线向量,表示抓取的一个重要轴向。 width:抓取的宽度。 2. 生成抓取...