論文の概要: PACE: A Large-Scale Dataset with Pose Annotations in Cluttered Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15130v3
• Date: Fri, 19 Jul 2024 16:28:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 00:06:44.472956
• Title: PACE: A Large-Scale Dataset with Pose Annotations in Cluttered Environments
• Title（参考訳）: PACE: クラッタ環境における Pose アノテーション付き大規模データセット
• Authors: Yang You, Kai Xiong, Zhening Yang, Zhengxiang Huang, Junwei Zhou, Ruoxi Shi, Zhou Fang, Adam W. Harley, Leonidas Guibas, Cewu Lu,
• Abstract要約: PACE(Pose s in Cluttered Environments)は、散在シナリオにおけるポーズ推定手法の大規模ベンチマークである。 ベンチマークは55Kフレームで構成され、300の動画に258Kのアノテーションがあり、43のカテゴリから238のオブジェクトをカバーしている。 PACE-Simには、931オブジェクトにわたる2.4Mアノテーションを備えた100Kのフォトリアリスティックシミュレートフレームが含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.79058028754952
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce PACE (Pose Annotations in Cluttered Environments), a large-scale benchmark designed to advance the development and evaluation of pose estimation methods in cluttered scenarios. PACE provides a large-scale real-world benchmark for both instance-level and category-level settings. The benchmark consists of 55K frames with 258K annotations across 300 videos, covering 238 objects from 43 categories and featuring a mix of rigid and articulated items in cluttered scenes. To annotate the real-world data efficiently, we develop an innovative annotation system with a calibrated 3-camera setup. Additionally, we offer PACE-Sim, which contains 100K photo-realistic simulated frames with 2.4M annotations across 931 objects. We test state-of-the-art algorithms in PACE along two tracks: pose estimation, and object pose tracking, revealing the benchmark's challenges and research opportunities. Our benchmark code and data is available on https://github.com/qq456cvb/PACE.
• Abstract（参考訳）: PACE(Pose Annotations in Cluttered Environments)は,乱雑なシナリオにおけるポーズ推定手法の開発と評価を促進するために設計された大規模ベンチマークである。 PACEは、インスタンスレベルとカテゴリレベルの両方の設定に対して、大規模な実世界のベンチマークを提供する。 ベンチマークは55Kフレームで構成され、300の動画に258Kのアノテーションが付けられ、43のカテゴリから238のオブジェクトがカバーされ、散らかったシーンで固いアイテムと明瞭なアイテムが混在している。 実世界のデータを効率的にアノテートするために,キャリブレーションを施した3カメラ構成のイノベーティブなアノテーションシステムを開発した。 さらに、PACE-Simは、931個のオブジェクトに2.4Mのアノテーションを持つ100Kのフォトリアリスティック・シミュレート・フレームを含む。 PACEでは、ポーズ推定とオブジェクトポーズ追跡という2つのトラックに沿って最先端のアルゴリズムをテストし、ベンチマークの課題と研究の機会を明らかにする。 ベンチマークコードとデータはhttps://github.com/qq456cvb/PACEで公開されています。

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