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:...
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...
GraspNet-1Billion 数据集包含 97280 张 RGB-D 图像和超过 10 亿个抓取姿势(故称 1Billion)。 该数据集包含 97280 张 RGB-D 图像,这些图像取自 190 多个杂乱场景的不同视角,其中每一个场景 512 张 RGB-D 图像(512×190=97280),对于数据集中 88 个物体提供了精确的 3D 网格模型,每个场景都密集标注物体的...
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...
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...