Graspnet-1B

该数据集名为Graspnet-1B，包含了使用Kinect Azure和RealSense D435传感器拍摄的照片，涵盖了88种不同的对象，这些对象被安排在190个小型杂乱无章的组别中。数据集被划分为训练集、验证集、相似集和新颖集，以训练和验证抓取合成模型。其规模包括190个小型杂乱组，每组含有88种不同的对象。该数据集的任务包括抓取合成和语义分割。

Graspnet-1B is a dataset containing images captured by Kinect Azure and RealSense D435 sensors. It covers 88 distinct object categories, which are arranged into 190 small cluttered groups, with each group containing 88 different objects. The dataset is split into training, validation, similar, and novel subsets for training and validating grasp synthesis models. The supported tasks of this dataset include grasp synthesis and semantic segmentation.

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Graspnet-1B是一个用于机器人抓取研究的数据集，包含使用Kinect Azure和RealSense D435传感器拍摄的190个小型杂乱组照片，涵盖88种不同对象。数据集被划分为训练集、验证集、相似集和新颖集，支持抓取合成和语义分割任务，旨在训练和验证抓取合成模型的性能。