Att utveckla robotperceptionssystem för att känna igen objekt i den verkliga världen kräver att datorseendealgoritmer noggrant granskas med avseende på den förväntade operativa domänen. Detta kräver stora mängder marksanningsdata för att noggrant utvärdera algoritmernas prestanda. Detta papper presenterar EasyLabel verktyg för att enkelt förvärva högkvalitativa mark sanning notation av objekt på pixel-nivå i tätt belamrade scener. I en halvautomatisk process byggs komplexa scener stegvis och EasyLabel utnyttjar djupförändringar för att extrahera exakta objektmasker i varje steg. Vi använder detta verktyg för att generera objektet Cluttered Indoor Dataset (OCID) som fångar olika inställningar av objekt, bakgrund, sammanhang, sensor till scenavstånd, synvinkel vinkel och ljusförhållanden. OCID används för att utföra en systematisk jämförelse av befintliga objektsegmenteringsmetoder. Baslinjejämförelsen stöder behovet av pixel- och objektvis annotering för att utveckla robotseendet mot realistiska tillämpningar. Denna insikt avslöjar nyttan med EasyLabel och OCID för att bättre förstå de utmaningar som robotar står inför i den verkliga världen.
EasyLabel REF är ett halvautomatiskt anteckningsverktyg för att extrahera exakta objektmasker.
EasyLabel: A Semi-Automatic Pixel-wise Object Annotation Tool for Creating Robotic RGB-D Datasets
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}