GraspNet-1Billion 物体把握ジェスチャ検出データセット

GraspNet-1Billion は、オブジェクト把握姿勢検出に関する RGB-D 画像データ セットであり、190 個の複雑な背景と 97,280 枚の画像が含まれており、各画像には 88 個のオブジェクトと 11 億以上の把握姿勢アノテーションが含まれています。 。画像は、Kinect Azure と RealSense D435 という 2 つの主流の RGB-D カメラでキャプチャされました。

このデータセットは、一般的なオブジェクトの把握や、6D 姿勢推定、目に見えないオブジェクトのセグメンテーションなどのその他の関連分野を研究するために使用できます。