3DRef：用于 RGB 与 Lidar 数据中反射检测的 3D 数据集与基准
机器人学
2024-03-12 v1 计算机视觉与模式识别
图像与视频处理
摘要
反射表面对机器人和自主系统中可靠的 3D 建图与感知提出了持续的挑战。然而，现有的反射数据集和基准仅局限于稀疏的 2D 数据。本文引入了首个大规模 3D 反射检测数据集，包含超过 50,000 个对齐样本，涵盖多回波 Lidar、RGB 图像以及跨多种具有不同反射特性的室内环境的 2D/3D 语义标签。带纹理的 3D 真值网格实现了自动点云标注，以提供精确的真值标注。详细的基准评估了三种 Lidar 点云分割方法，以及当前最先进的用于玻璃和镜子检测的图像分割网络。所提出的数据集通过提供具有精确全局对齐、多模态数据以及多样化反射物体和材料的综合测试平台，推进了反射检测的发展。它将推动未来关于可靠反射检测的研究。该数据集已在 http://3dref.github.io 公开发布。
引用
@article{arxiv.2403.06538,
title = {3DRef: 3D Dataset and Benchmark for Reflection Detection in RGB and Lidar Data},
author = {Xiting Zhao and Sören Schwertfeger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.06538},
year = {2024}
}