IndustryShapes：面向工业装配组件与工具的RGB-D基准数据集用于6D物体姿态估计
计算机视觉与模式识别
2026-02-06 v1 机器人学
摘要
我们介绍IndustryShapes，一个新的RGB-D基准数据集，包含工业工具和组件，旨在支持实例级和新颖物体的6D姿态估计方法。该数据集为在工业机器人领域中对标这些方法提供了真实且具有应用相关性的测试平台，旨在弥合实验室研究与实际制造场景部署之间的差距。不同于许多之前的数据集侧重于家居或消费产品、使用合成、整洁的桌面数据集，或仅在受控实验环境中捕获物体，IndustryShapes引入了五种具有挑战性特征的新物体类型，并在真实的工业装配环境中进行捕获。该数据集具有多样化的复杂度，从简单场景到更具挑战性的场景，涉及单个或多个物体，包括多个相同物体实例的场景，并分为经典版和扩展版两个部分。经典版包含总计4600张图像和6000个标注姿态。扩展版引入了额外的数据模态，以支持模型无关和基于序列的方法评估。据我们所知，IndustryShapes是首个提供RGB-D静态onboarding序列的数据集。我们进一步在代表性的若干最先进方法上对该数据集进行评估，包括实例级和新颖物体的6D姿态估计方法，包括物体检测、分割，表明该领域仍有提升空间。数据集页面可访问于https://pose-lab.github.io/IndustryShapes。
引用
@article{arxiv.2602.05555,
title = {IndustryShapes: An RGB-D Benchmark dataset for 6D object pose estimation of industrial assembly components and tools},
author = {Panagiotis Sapoutzoglou and Orestis Vaggelis and Athina Zacharia and Evangelos Sartinas and Maria Pateraki},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.05555},
year = {2026}
}
备注
To appear in ICRA 2026