SIDOD

我们介绍了由NVIDIA深度学习数据合成器生成的新图像数据集，该数据集旨在用于对象检测，姿势估计和跟踪应用程序。该数据集包含从三个逼真的虚拟环境的18个摄像机视点生成的144k个立体图像对，这些虚拟环境具有多达10个对象 (从YCB数据集的21个对象模型中随机选择) 和飞行干扰物。对象和相机姿势，场景照明以及对象和干扰物的数量被随机分配。每个提供的视图都包括RGB、深度、分割和表面法线图像。我们描述了我们的领域随机化方法，并提供了对产生数据集的决策的洞察力。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

SIDOD是一个由NVIDIA深度学习数据合成器生成的图像数据集，专为对象检测、姿势估计和跟踪应用设计。它包含144k个立体图像对，来自三个虚拟环境的多个摄像机视点，并提供了RGB、深度、分割和表面法线图像，于2019年由英伟达和波士顿大学发布。