采集了最大规模的对象中心RGB-D视频数据集WildRGB-D,包含大量杂乱场景中的类别级RGB-D对象视频。 数据集涵盖了约8500个记录的对象和近20000个RGB-D视频,跨足46个常见对象类别,使用iPhone环绕对象360度拍摄,有三种设置覆盖了大多数场景。 数据集注释包括对象掩模、真实世界尺度的摄像机姿态以及从RGBD视频重建的聚合点...
在WildRGB-D数据集中,记录了8500个对象,每个对象有3个视频。在排除SLAM失败的视频后,数据集包含8367个对象和23049个视频,涵盖了单对象、多对象和手-对象视频。 WildRGB-D数据集为大规模RGB-D视频的收集和注释提供了有力的基础,为进一步推动3D对象学习和相关研究领域的发展提供了丰富的资源。 3 总结 采集了最大...
以RGB-D或多感官设置的形式融合彩色(RGB)图像和范围或深度(D)数据对于许多农业任务来说是一种相对较新但发展迅速的模式。RGB-D数据有可能为许多依赖感知的农业任务提供有价值的信息,但收集适当的数据和适当的地面实况信息可能具有挑战性和劳动密集性,而且高质量的公开可用数据集很少。本文对可用于农业机器人的现有RGB...
(1) STEREO[103]是第1个公开用于RGB-D显著性目标检测的标准数据集,包含了1 000对RGB和深度图像。对于数据集的构建,作者首先从3个网络平台收集了1 250幅立体图像,然后由3名用户分别标注每幅图像中最显著的目标,并根据投票的一致性排序结果,选择前1 000幅样本作为数据集基本构成,最后通过光流估计算法,从左右视图...
1.提出了一种网络,通过将残差学习的核心思想扩展到RGBD语义分割,在非常深的网络中有效地提取和融合多级RGB-D特征。 2.多模态特征融合模块通过跳过连接充分利用残差学习,在单个GPU上实现有辨别力的RGB-D特征的高效端到端训练。 3.此论文的RGB-D语义分割网络优于现有方法,并在两个公共RGB-D数据集NYUDv2和SUN RGB...
NTURGB-D数据集处理(只包括骨骼坐标) 奥多雯关注IP属地: 广东 2021.06.09 23:19:59字数286阅读2,504 数据集来源:GitHub - shahroudy/NTURGB-D: Info and sample codes for "NTU RGB+D Action Recognition Dataset"代码来源:GitHub - henrypowell87/NTURGB-D_Skeletons_Formatter: Python code for formatting ...
1. NTU RGB+D 数据集概述 NTU RGB+D 是由南洋理工大学的Rose Lab 实验室提出来的人体(骨架)行为识别数据集。具体详细情况可以参考链接,NTU RGB+D只是其中一种模态数据。因为在课题中需要用到该数据集,所以简单记录一下自己对于这个数据集的理解,以及可能在我们的模型中
图1 Pri3D将3D先验用于下游2D图像理解任务:在预训练期间,可以将RGB-D数据集给出的颜色几何信息的视图不变性和几何先验结合起来,将几何先验融入到特征学习过程。实验表明,这些3D的特征学习可以有效地转移到2D任务(如语义分割、对象检测和实例分割)并明显改进其性能。
WildRGB-D数据集包含3D注释,包括真实世界尺度的相机姿态、场景点云和中心对象掩模。通过使用成熟的RGBD ...
在本文中,我们提出了首个大规模 3D 真实汽车数据集,即 3DRealCar 数据集,该数据集具有三个显著特点: 1. 高数量:通过 3D 扫描仪对 2500 辆汽车进行细致扫描,获得具有真实世界尺寸的汽车图像和点云; 2. 高质量:每辆汽车平均有 200 个密集的、高分辨率的 360 度 RGB-D 视图,可实现高保真 3D 重建; ...