論文の概要: Objectron: A Large Scale Dataset of Object-Centric Videos in the Wild with Pose Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09988v1
• Date: Fri, 18 Dec 2020 00:34:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-02 05:18:51.159655
• Title: Objectron: A Large Scale Dataset of Object-Centric Videos in the Wild with Pose Annotations
• Title（参考訳）: objectron: ポーズアノテーション付きオブジェクト中心のビデオの大規模データセット
• Authors: Adel Ahmadyan, Liangkai Zhang, Jianing Wei, Artsiom Ablavatski, Matthias Grundmann
• Abstract要約: 3Dオブジェクト検出の最先端を前進させるために、Objectronデータセットを紹介します。 データセットには、9つのカテゴリのポーズアノテーションを備えたオブジェクト中心の短いビデオが含まれ、14,819の注釈付きビデオに400万の注釈付き画像が含まれています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D object detection has recently become popular due to many applications in robotics, augmented reality, autonomy, and image retrieval. We introduce the Objectron dataset to advance the state of the art in 3D object detection and foster new research and applications, such as 3D object tracking, view synthesis, and improved 3D shape representation. The dataset contains object-centric short videos with pose annotations for nine categories and includes 4 million annotated images in 14,819 annotated videos. We also propose a new evaluation metric, 3D Intersection over Union, for 3D object detection. We demonstrate the usefulness of our dataset in 3D object detection tasks by providing baseline models trained on this dataset. Our dataset and evaluation source code are available online at http://www.objectron.dev
• Abstract（参考訳）: ロボット工学、拡張現実、自律性、画像検索など多くの応用により、近年3Dオブジェクト検出が普及している。 本研究では,3次元物体検出における最先端技術であるobjectronデータセットを導入し,3次元物体追跡,ビュー合成,改良された3次元形状表現など,新たな研究と応用を展開する。 データセットには9つのカテゴリの注記付きオブジェクト中心のショートビデオが含まれており、14,819の注釈付きビデオに400万の注釈付き画像が含まれている。 また, 3次元物体検出のための新しい評価指標である3次元交叉法を提案する。 このデータセットでトレーニングされたベースラインモデルを提供することで、3次元オブジェクト検出タスクにおけるデータセットの有用性を示す。 私たちのデータセットと評価ソースコードはhttp://www.objectron.dev.comで公開されている。

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