NORB – Datensatz Zur 3D-Objektbilderkennung

NORB Dataset ist ein experimenteller Datensatz zur formbasierten Neulokalisierung von 3D-Objekten, der 50 Spielzeugbilder aus fünf allgemeinen Kategorien enthält: Vierbeiner, Menschen, Flugzeuge, Lastwagen und Autos. Die Objekte im Datensatz werden von zwei Kameras unter 6 Lichtbedingungen, 9 Höhen und 18 Azimutwinkeln abgebildet und bestehen aus einem Trainingssatz mit 5 Instanzen und einem Testsatz mit 5 Instanzen.

Dieser Datensatz wurde 2004 von der New York University veröffentlicht. Die Hauptherausgeber sind Fu Jie Huang und Yann LeCun. Das zugehörige Dokument trägt den Titel „Lernmethoden zur generischen Objekterkennung mit Invarianz gegenüber Pose und Beleuchtung“.