egoxtreme

EgoXtreme 是一个新颖的大规模数据集，专为在极端环境条件下进行鲁棒的自中心6D物体姿态估计而设计。该数据集包含约130万帧图像，总时长为775.5分钟（约12.9小时），以30帧每秒的速度使用Aria眼镜拍摄，提供高分辨率的1408 x 1408原始鱼眼RGB图像及其去失真版本。数据集包含15名参与者与13种不同物体（包括运动器材、组装积木和应急物资）的多样化互动。数据集分为训练（518.8分钟）、验证（80.7分钟）和测试（176分钟）三个部分，涵盖工业维护、运动和紧急救援三种具有挑战性的场景。数据集结构遵循BOP格式，包含3D CAD模型和场景信息。