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6-DOF GraspNet|机器人技术数据集|抓取数据集
收藏research.nvidia.com2019-08-17 更新2025-02-19 收录
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https://research.nvidia.com/publication/2019-10_6-dof-graspnet-variational-grasp-generation-object-manipulation
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6-DOF GraspNet 是由 NVIDIA 团队创建的用于机器人抓取任务的数据集，旨在通过变分自编码器和抓取评估模型生成多样化的稳定抓取姿势。该数据集包含超过 200 万条成功抓取的标注数据，涵盖 206 种不同形状的物体，如碗、瓶子和杯子等。数据来源于物理仿真平台 FleX，通过随机采样物体表面点并模拟抓取过程生成。其创建过程涉及对抓取姿势的多样化采样与评估，以确保生成的抓取姿势在真实场景中具有高成功率。该数据集主要应用于机器人抓取任务，尤其是针对未知物体的多样化抓取姿势生成与优化，能够有效提升机器人在复杂环境中的抓取成功率。
提供机构：
NVIDIA
创建时间：
2019-08-17
数据主题
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像，每张图像均给出对应的人名，共有5749人，且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250，绝大部分为彩色图像，但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
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Obstacle-dataset OD
该数据集用于十五种障碍物检测，包含VOC格式和YOLO训练的.txt文件，数据集中的图像来自VOC数据集、COCO数据集、TT100K数据集以及作者团队实地收集的图片。
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Arc Virtual Cell Atlas
Arc虚拟细胞图谱是一个由高质量、经过审查的开放数据集组成的集合，旨在加速虚拟细胞模型的创建。该图谱包括来自超过3.3亿个细胞（数量还在增长）的观测数据和扰动数据。
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AIS数据集
该研究使用了多个公开的AIS数据集，这些数据集经过过滤、清理和统计分析。数据集涵盖了多种类型的船舶，并提供了关于船舶位置、速度和航向的关键信息。数据集包括来自19,185艘船舶的AIS消息，总计约6.4亿条记录。
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WikiArt
为了收集我们的美术作品集，我们使用了公开的 “维基艺术绘画” 数据集4 ；据我们所知，这是最大的数字化艺术品在线公开收藏。这个收藏有从十五个世纪到当代艺术家的1,119艺术家的81,449精工画的图像。 这些绘画来自27种不同的风格 (抽象，拜占庭，巴洛克等) 和 45种不同的流派 (室内、风景等)先前的作品 [26,9] 使用了不同的资源，并制作了较小的收藏，在风格，流派方面的可变性有限 和艺术家。[4] 的工作在数据收集程序方面最接近我们的工作，但是他们收集的图像数量是我们的一半。
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