HO-3D_v3：提升 HO-3D 数据集手-物标注的精度
计算机视觉与模式识别
2021-07-05 v1 人机交互
摘要
HO-3D 是一个提供多种手-物交互场景图像序列并标注手与物体三维姿态的数据集，最初作为 HO-3D_v2 引入。其标注通过使用原论文中引入的优化方法“HOnnotate”自动获得。HO-3D_v3 为手和物体姿态提供了更精确的标注，从而更好地估计手与物体之间的接触区域。在本报告中，我们详述了对 HOnnotate 方法的改进，并提供评估以比较 HO-3D_v2 与 HO-3D_v3 的精度。与 HO-3D_v2 相比，HO-3D_v3 的手姿态精度提高了 4mm，同时展现出与物体表面更大的接触区域。
引用
@article{arxiv.2107.00887,
title = {HO-3D_v3: Improving the Accuracy of Hand-Object Annotations of the HO-3D Dataset},
author = {Shreyas Hampali and Sayan Deb Sarkar and Vincent Lepetit},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.00887},
year = {2021}
}