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HouseCat6D 室内数据集
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GitHub - hughw19/NOCS_CVPR2019: [CVPR2019 Oral] Normalized Object Coordinate Space for Category-Level 6D Object Pose and Size Estimation on Python3, Tensorflow, and Keras
HouseCat6D 室内数据集
是一个全面的数据集,专门设计用于多模态类别级对象姿态估计和抓取任务。该数据集涵盖了各种家庭物品类别,包括194个高质量的3D模型。它包括了各种光度复杂性的对象,如透明和反射物品,并跨越了41个具有不同视角的场景。该数据集专门为解决对象姿态估计中的挑战而策划,包括遮挡和缺乏标记,使其适用于在真实世界条件下评估算法。