論文の概要: YCB-Ev: Event-vision dataset for 6DoF object pose estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08482v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 15:42:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-18 14:02:13.041823
• Title: YCB-Ev: Event-vision dataset for 6DoF object pose estimation
• Title（参考訳）: ycb-ev: 6dofオブジェクトポーズ推定のためのイベントビジョンデータセット
• Authors: Pavel Rojtberg, Thomas P\"ollabauer
• Abstract要約: このデータセットは、YCB-Videoデータセットで使用されるのと同じ21のYCBオブジェクトに対して、6DoFオブジェクトのポーズを提供する。 データセットは21の同期イベントとRGB-Dシーケンスで構成される。 我々は,新しいYCB-Vシークエンスを用いて,BOPチャレンジのために事前訓練された2つの最先端アルゴリズムの一般化能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Our work introduces the YCB-Ev dataset, which contains synchronized RGB-D frames and event data that enables evaluating 6DoF object pose estimation algorithms using these modalities. This dataset provides ground truth 6DoF object poses for the same 21 YCB objects \cite{calli2017yale} that were used in the YCB-Video (YCB-V) dataset, enabling the evaluation of algorithm performance when transferred across datasets. The dataset consists of 21 synchronized event and RGB-D sequences, amounting to a total of 7:43 minutes of video. Notably, 12 of these sequences feature the same object arrangement as the YCB-V subset used in the BOP challenge. Our dataset is the first to provide ground truth 6DoF pose data for event streams. Furthermore, we evaluate the generalization capabilities of two state-of-the-art algorithms, which were pre-trained for the BOP challenge, using our novel YCB-V sequences. The proposed dataset is available at https://github.com/paroj/ycbev.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,同期RGB-Dフレームとイベントデータを含むYCB-Evデータセットを導入し,これらのモダリティを用いた6DoFオブジェクトポーズ推定アルゴリズムの評価を可能にする。 このデータセットは、YCB-Video (YCB-V)データセットで使用された21のYCBオブジェクト \cite{calli2017yale} に対して、6DoFオブジェクトのポーズを提供する。 データセットは21の同期イベントとrgb-dシーケンスで構成されており、合計7:43分のビデオである。 特に12の配列は、BOPチャレンジで使用されるYCB-Vサブセットと同じオブジェクト配列である。 私たちのデータセットは、イベントストリームに6DoFのポーズデータを提供する最初のものです。 さらに,新しいYCB-Vシーケンスを用いて,BOPチャレンジのために事前学習された2つの最先端アルゴリズムの一般化能力を評価する。 提案されたデータセットはhttps://github.com/paroj/ycbevで利用可能である。

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