工业金属物体数据集
计算机视觉与模式识别
2022-08-24 v1
摘要
我们提出一个多样的工业金属物体数据集。这些物体具有对称性、无纹理且高反射，导致了现有数据集未涵盖的挑战性条件。我们的数据集包含真实世界与合成的多视角RGB图像，并带有6D物体位姿标签。真实世界数据通过记录具有不同物体形状、材料、载体、组合与光照条件的场景的多视角图像获得。这产生了超过30,000张图像，使用一个新的公开工具进行了准确标注。合成数据通过仔细模拟真实世界条件并以受控且真实的方式对其变化而获得。这产生了超过500,000张合成图像。合成与真实世界数据之间的紧密对应以及受控变化将促进仿真到真实的研究。我们数据集的规模与挑战性将促进涉及反射材料的各种计算机视觉任务的研究。该数据集及配套资源已在项目网站 https://pderoovere.github.io/dimo 上提供。
引用
@article{arxiv.2208.04052,
title = {Dataset of Industrial Metal Objects},
author = {Peter De Roovere and Steven Moonen and Nick Michiels and Francis Wyffels},
journal= {arXiv preprint arXiv:2208.04052},
year = {2022}
}
备注
7 pages, 9 figures