GraspNet
收藏arXiv2020-01-01 更新2024-08-06 收录
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http://arxiv.org/abs/1912.13470v2
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资源简介：
GraspNet是由上海交通大学创建的大型数据集，专注于物体抓取任务，特别是在集群场景中的应用。该数据集包含87,040张RGB-D图像，涵盖了170个集群场景，每个场景包含多达10个对象，总计超过3.7亿个抓取姿态。数据收集过程中使用了真实世界传感器，并通过分析计算进行密集标注，确保数据与真实世界的视觉感知高度一致。GraspNet不仅用于训练和评估抓取姿态检测算法，还配备了统一的评估系统，能够在线评估抓取成功与否，适用于多种抓取姿态的评估。此数据集的应用领域广泛，旨在解决机器人抓取技术中的关键问题，提高自动化抓取的准确性和效率。
提供机构：
上海交通大学
创建时间：
2020-01-01
