一种用于6D位姿估计任务的高精度网格模型与RGB-D数据集生成方法
计算机视觉与模式识别
2020-11-18 v1
摘要
近年来，由于深度神经网络的发展，3D领域取得了巨大进步。高质量的数据集对深度学习方法十分重要。现有的用于3D视觉的数据集如Bigbird和YCB已经构建。然而，用于制作这些数据集的深度传感器已经过时，使得数据集的分辨率和精度无法满足更高的需求标准。尽管设备和技术变得更好，但无人尝试收集新的更好的数据集。在此我们试图填补这一空白。为此，我们提出了一种兼顾速度、精度和鲁棒性的物体重建新方法。我们的方法可用于生成具有更好更准确标注的大型数据集。更重要的是，我们的数据更接近渲染数据，进一步缩小了真实数据与合成数据之间的差距。
引用
@article{arxiv.2011.08771,
title = {A Method to Generate High Precision Mesh Model and RGB-D Datasetfor 6D Pose Estimation Task},
author = {Minglei Lu and Yu Guo and Fei Wang and Zheng Dang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.08771},
year = {2020}
}