Abstract-Under det senaste årtiondet har tillgången till offentliga bildarkiv och riktmärken för igenkänning möjliggjort snabba framsteg inom visuell objektkategori och instansdetektering. Idag bevittnar vi födelsen av en ny generation av avkänningstekniker som kan tillhandahålla högkvalitativa synkroniserade videor av både färg och djup, RGB-D-kameran (Kinectstyle). Med sin avancerade avkänningsförmåga och potentialen för massacceptering innebär denna teknik en möjlighet att dramatiskt öka förmågan till robotisk objektigenkänning, manipulering, navigering och interaktion. I det här dokumentet introducerar vi en storskalig, hierarkisk multi-view objektdatauppsättning som samlas in med hjälp av en RGB-D-kamera. Datasetet innehåller 300 objekt organiserade i 51 kategorier och har gjorts allmänt tillgängliga för forskarsamhället för att möjliggöra snabba framsteg baserade på denna lovande teknik. Detta dokument beskriver datainsamlingsförfarandet och introducerar tekniker för RGB-D-baserad objektigenkänning och detektion, vilket visar att en kombination av färg- och djupinformation avsevärt förbättrar kvaliteten på resultaten.
Lai m.fl. REF visade i en 300 objekt dataset som kombinerar färg och djup information avsevärt förbättrar kvaliteten på resultaten.
A large-scale hierarchical multi-view RGB-D object dataset
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}