論文の概要: HouseCat6D -- A Large-Scale Multi-Modal Category Level 6D Object Perception Dataset with Household Objects in Realistic Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10428v5
• Date: Fri, 1 Dec 2023 13:23:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-04 19:03:46.394507
• Title: HouseCat6D -- A Large-Scale Multi-Modal Category Level 6D Object Perception Dataset with Household Objects in Realistic Scenarios
• Title（参考訳）: housecat6d -- 現実的なシナリオで家庭用オブジェクトを含む大規模マルチモーダルカテゴリレベル6dオブジェクト知覚データセット
• Authors: HyunJun Jung, Guangyao Zhai, Shun-Cheng Wu, Patrick Ruhkamp, Hannah Schieber, Giulia Rizzoli, Pengyuan Wang, Hongcheng Zhao, Lorenzo Garattoni, Sven Meier, Daniel Roth, Nassir Navab, Benjamin Busam
• Abstract要約: 新しいカテゴリレベルの6DポーズデータセットであるHouseCat6Dを紹介する。 1) ポラリメトリック RGB と Depth (RGBD+P) によるマルチモダリティ、2) フォトメトリックに挑戦する2つのカテゴリを含む10のカテゴリにわたる194の多様なオブジェクトを含み、3) エラー範囲が 1.35 mm から 1.74 mm である高品質なポーズアノテーションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.54851386729952
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Estimating 6D object poses is a major challenge in 3D computer vision. Building on successful instance-level approaches, research is shifting towards category-level pose estimation for practical applications. Current category-level datasets, however, fall short in annotation quality and pose variety. Addressing this, we introduce HouseCat6D, a new category-level 6D pose dataset. It features 1) multi-modality with Polarimetric RGB and Depth (RGBD+P), 2) encompasses 194 diverse objects across 10 household categories, including two photometrically challenging ones, and 3) provides high-quality pose annotations with an error range of only 1.35 mm to 1.74 mm. The dataset also includes 4) 41 large-scale scenes with comprehensive viewpoint and occlusion coverage, 5) a checkerboard-free environment, and 6) dense 6D parallel-jaw robotic grasp annotations. Additionally, we present benchmark results for leading category-level pose estimation networks.
• Abstract（参考訳）: 6dオブジェクトポーズの推定は、3dコンピュータビジョンにおいて大きな課題である。 成功したインスタンスレベルのアプローチに基づいて、研究は実用的なアプリケーションのためのカテゴリレベルのポーズ推定へとシフトしている。 しかし、現在のカテゴリレベルのデータセットは、アノテーションの品質に乏しく、多様である。 これに対応するために、新しいカテゴリレベルの6DポーズデータセットであるHouseCat6Dを紹介する。 特徴 1) ポラリメトリックRGBと深さ(RGBD+P)による多モード性 2)10のカテゴリーにまたがる194の多様なオブジェクトを包含し,2つのフォトメトリックに挑戦するオブジェクトを含む。 3. エラー範囲がわずか 1.35 mm から 1.74 mm の高品質なポーズアノテーションを提供する。 データセットも含んでいます 4)包括的視点と咬合範囲を有する大規模場面41件。 5)チェッカーボードのない環境,及び 6) 密集した6次元パラレルジャウロボット把持アノテーション。 さらに,主要なカテゴリーレベルのポーズ推定ネットワークのベンチマーク結果を示す。

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