Google Scanned Objects (GSO)

Google Scanned Objects (GSO) 是由谷歌创建的一个高质量的3D扫描家庭物品数据集，包含超过1000个3D扫描的常用家庭物品。该数据集旨在为深度学习提供多样化的环境模拟，支持在Ignition Gazebo和Bullet模拟平台上的使用，并可轻松适配其他模拟器。GSO数据集通过定制的3D扫描硬件和高效的扫描软件创建，确保了模型的真实性和灵活性，适用于交互式模拟、合成感知和机器人学习等领域，旨在解决深度学习中环境多样性的需求。Google Scanned Objects (GSO) is a high-quality 3D scanned household object dataset developed by Google, which includes over 1000 3D-scanned common household items. This dataset is designed to provide diverse environment simulations for deep learning applications, supports native usage on Ignition Gazebo and Bullet simulation platforms, and can be easily adapted to other simulators. Constructed using custom 3D scanning hardware and efficient scanning software, the GSO dataset ensures the authenticity and flexibility of its 3D models. It is applicable to fields such as interactive simulation, synthetic perception, and robotic learning, and aims to address the demand for environmental diversity in deep learning.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Google Scanned Objects (GSO) 数据集的构建方式独具匠心。该数据集通过自研的3D扫描硬件和软件，以结构光扫描技术为核心，结合高分辨率相机和投影仪，对超过一千种常见家用物品进行高精度扫描。扫描过程中，首先通过相机捕捉投影仪产生的条纹图案，结合相机校准过程，实现亚像素级的精度。随后，通过计算机控制的转台在多个角度对物体进行扫描，生成一系列未对齐的原始网格模型。最后，使用迭代最近点（ICP）算法对网格进行对齐和简化，确保模型的完整性和实用性。

特点

GSO数据集的特点主要体现在其多样性和实用性上。首先，数据集涵盖了17个类别，共1030个3D扫描模型，为研究人员提供了丰富的训练和测试资源。其次，模型采用Wavefront OBJ格式存储，并配有PNG格式的漫反射纹理贴图，确保了高质量和逼真的视觉效果。此外，数据集还包含物体的物理属性，如质量、摩擦系数和惯性，便于在模拟环境中进行物理交互。最后，数据集采用CCBY 4.0许可协议，允许用户自由使用和修改。

使用方法

GSO数据集的使用方法十分灵活。用户可以通过Ignition Fuel平台浏览、下载和使用这些3D模型。Ignition Fuel提供了一个用户友好的界面，支持模型搜索、预览和下载。此外，数据集还提供了元数据文件，包括模型名称、描述、作者、SKU、制造商部件编号、品牌、工具链兼容性、版权和许可证信息，便于用户快速找到所需的模型。对于研究人员，GSO数据集可以用于训练深度学习模型、进行模拟实验和验证算法性能。例如，NViSII和Faster R-CNN等项目使用GSO数据集生成合成数据，以提高深度视觉系统的性能。

背景与挑战

背景概述

Google Scanned Objects (GSO) 数据集是一项由Google的研究人员创建的开源数据集，包含超过一千个3D扫描的家庭物品。该数据集的创建旨在为深度学习提供多样化的输入，以应对现实世界中的新场景。该数据集于2021年发布，由Laura Downs、Anthony Francis等研究人员共同完成。GSO数据集的核心研究问题是提供高质量的3D对象模型，以支持深度学习和机器人学习。该数据集对相关领域产生了重要影响，促进了交互式模拟、合成感知和机器人学习等领域的发展。

当前挑战

GSO数据集面临的挑战包括：1)在深度学习中，需要大量的多样化输入来提高模型的泛化能力；2)3D扫描设备在扫描大型对象和小型对象时存在局限性；3)3D扫描设备难以捕捉具有高反射性、透明性或近白色表面的物体的细节。为了解决这些挑战，GSO数据集采用了高效、高质量的3D扫描技术和扫描质量保证流程，以生成高质量的3D模型。同时，该数据集还采用了Ignition Fuel开源平台进行托管，以便于用户查找和使用。此外，GSO数据集还通过改进模型转换流程，将原始扫描模型转换为适合模拟系统的格式，并计算了物理属性，为机器人学习和模拟研究提供了支持。

常用场景

经典使用场景

Google Scanned Objects (GSO) 数据集是机器人学习和计算机视觉领域的重要资源，其经典使用场景包括在仿真环境中进行机器人操作和导航的训练。该数据集提供了高质量的3D扫描模型，使得研究人员能够在模拟环境中创建逼真的场景，从而训练机器人在复杂环境中的操作能力。此外，GSO数据集还用于训练深度学习模型，以提高机器人在真实世界中的感知和决策能力。

衍生相关工作

GSO数据集的发布对相关研究产生了深远的影响，衍生出许多经典的工作。例如，iGibson挑战赛2021年就使用了GSO数据集作为场景构建的基准，以评估机器人在复杂环境中的导航能力。此外，GSO数据集还激发了更多关于3D模型扫描和仿真环境构建的研究，推动了机器人学习和计算机视觉领域的发展。

数据集最近研究

最新研究方向

Google Scanned Objects (GSO) 数据集为深度学习和机器人技术领域提供了高质量的3D扫描家用物品模型，为交互式模拟、合成感知和机器人学习等领域的研究开辟了新的方向。该数据集不仅提供了丰富的物体种类和高质量的模型，还支持多种模拟平台和工具，具有很高的灵活性和可适应性。GSO数据集的前沿研究方向包括：1）将GSO数据集应用于交互式模拟，以提升模拟环境的真实性和多样性；2）利用GSO数据集进行合成感知研究，探索虚拟与现实之间的无缝连接；3）基于GSO数据集开展机器人学习研究，推动机器人在复杂环境中的感知、导航和抓取能力。此外，GSO数据集的热点事件包括在Ignition Gazebo和Bullet模拟平台上的应用，以及与其他3D模型数据库的比较研究。GSO数据集的出现，对深度学习和机器人技术领域产生了深远的影响，为相关研究提供了宝贵的资源和支持。

相关研究论文

• Google Scanned Objects: A High-Quality Dataset of 3D Scanned Household Items

  谷歌 · 2022年