GraspNet-1Billion ist ein RGB-D-Bilddatensatz zur Erkennung der Objektgreifhaltung, der 190 komplexe Hintergründe und 97.280 Bilder enthält. Jedes Bild verfügt über präzise 6D-Haltungsanmerkungen und Objektgreifhaltungsanmerkungen mit insgesamt 88 Objekten und mehr als 1,1 Milliarden Greifhaltungen. Diese Bilder wurden mit zwei gängigen RGB-D-Kameras aufgenommen: Kinect Azure und RealSense D435.

Dieser Datensatz kann zum Studium des allgemeinen Objektgreifens und anderer damit verbundener Bereiche wie der 6D-Pose-Schätzung, der Segmentierung unsichtbarer Objekte usw. verwendet werden.