The Pascal3D+ multi-view dataset consists of images in the wild, i.e., images of object categories exhibiting high variability, captured under uncontrolled settings, in cluttered scenes and under many

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Washington RGB-D 目标标注数据集

机器人视觉

物体识别

Washington-RGB-D 是一个机器人社区广泛使用的测试台（RGB-D 对象数据集）。数据集包含 41877 张 RGB-D 图像，由 51 类常见室内物体（如剪刀、麦片盒、键盘等）的 300 个实例组成。每个对象实例被放在一个转盘上，并在旋转时从三个不同的角度捕捉拍摄。

超神经2022-10-27 更新200

OPA数据集

物体识别

机器人应用

OPA数据集是包含1032个日常物体的数据集，每个物体都有属性注释。该数据集用于对象属性识别，包括物理属性（如软度、锐度、易碎性和密度）和语义类别（如可食用性、家用化学品、药物、引火物品或易燃物品）。该数据集旨在帮助机器人理解不同物体的材料和物理特性，从而实现更智能的装箱。

arXiv2025-05-20 更新960

WildVVAD

视觉语音活动检测

视频分析

WildVVAD数据集是由法国国家信息与自动化研究所格勒诺布尔-阿尔卑斯分部和格勒诺布尔阿尔卑斯大学创建的，旨在通过视觉特征预测人是否在说话。该数据集包含13,000个两秒的视频，涵盖了多种头部姿态、分辨率和视频质量，以及不同的种族、年龄和性别。数据集的创建过程涉及自动化的数据采集和标注，结合音频语音活动检测和面部检测技术。WildVVAD数据集主要应用于视觉语音活动检测领域，特别是在音频信号难以

arXiv2020-10-16 更新230

ZhiChengAI/WhichCube_V0

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