論文の概要: GraspNet: A Large-Scale Clustered and Densely Annotated Dataset for Object Grasping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1912.13470v2
• Date: Wed, 1 Jan 2020 03:49:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-16 21:19:53.676016
• Title: GraspNet: A Large-Scale Clustered and Densely Annotated Dataset for Object Grasping
• Title（参考訳）: grabnet: オブジェクト把握のための大規模クラスタ化および高密度アノテートデータセット
• Authors: Hao-Shu Fang, Chenxi Wang, Minghao Gou, Cewu Lu
• Abstract要約: 我々は,統合評価システムを用いた大規模グリップポーズ検出データセットに貢献する。 データセットには87,040枚のRGBD画像と3億7000万枚以上のグリップポーズが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.777649953381676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object grasping is critical for many applications, which is also a challenging computer vision problem. However, for the clustered scene, current researches suffer from the problems of insufficient training data and the lacking of evaluation benchmarks. In this work, we contribute a large-scale grasp pose detection dataset with a unified evaluation system. Our dataset contains 87,040 RGBD images with over 370 million grasp poses. Meanwhile, our evaluation system directly reports whether a grasping is successful or not by analytic computation, which is able to evaluate any kind of grasp poses without exhausted labeling pose ground-truth. We conduct extensive experiments to show that our dataset and evaluation system can align well with real-world experiments. Our dataset, source code and models will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: オブジェクトの把握は多くのアプリケーションにとって重要であり、またコンピュータビジョンの問題でもある。 しかし, クラスター化場面では, トレーニングデータの不足や評価ベンチマークの欠如が問題となっている。 本研究では,統合評価システムを用いた大規模把持ポーズ検出データセットを提案する。 私たちのデータセットには、3億7000万以上の把持ポーズを持つ87,040のrgbdイメージが含まれています。 一方,本評価システムでは,グラベリングが成功したか否かを解析的計算によって直接報告する。 我々は,データセットと評価システムが実世界の実験と合致することを示すために,広範な実験を行う。 私たちのデータセット、ソースコード、モデルは公開されます。

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