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RGB-D Object Dataset|物体识别数据集|机器人视觉数据集
收藏OpenDataLab2025-04-05 更新2024-05-09 收录
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https://opendatalab.org.cn/OpenDataLab/Washington_RGB-D
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链接失效反馈资源简介：
Washington RGB-D 是机器人社区中广泛使用的测试平台，由 41,877 个 RGB-D 图像组成，分为 300 个实例，分为 51 类常见室内物体（例如剪刀、麦片盒、键盘等）。每个对象实例都放置在转盘上，并在旋转时从三个不同的视点捕获。
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-05-23
AI搜集汇总
数据集介绍
构建方式
在计算机视觉领域，RGB-D Object Dataset的构建基于对日常物品的详细扫描与记录。该数据集通过使用RGB-D相机系统，捕捉了多种常见物品的彩色图像及其对应的深度信息。每个物品的图像数据被精心标注，包括其类别、边界框以及三维模型，确保了数据的高质量和多样性。
特点
RGB-D Object Dataset的显著特点在于其丰富的视觉信息和多维度的数据表示。该数据集不仅包含了传统的RGB图像，还结合了深度信息，提供了更为全面的对象识别和场景理解能力。此外，数据集中的标注信息详尽，支持多种计算机视觉任务，如物体检测、识别和三维重建。
使用方法
RGB-D Object Dataset适用于多种计算机视觉研究和应用场景。研究者可以利用该数据集进行物体识别算法的训练与评估，通过结合RGB和深度信息，提升模型的准确性和鲁棒性。此外，该数据集还可用于开发和测试三维重建、场景理解等高级视觉技术，为智能系统提供更为精准的环境感知能力。
背景与挑战
背景概述
RGB-D Object Dataset，由加州大学圣地亚哥分校（UCSD）的计算机视觉实验室于2012年推出，标志着深度学习在三维物体识别领域的重大突破。该数据集收集了51个日常物品的RGB-D图像，每个物体在不同视角和光照条件下拍摄，共计300个视频序列。这一数据集的推出，极大地推动了基于深度信息的物体识别和场景理解研究，为后续的计算机视觉算法提供了丰富的实验数据。
当前挑战
RGB-D Object Dataset的构建过程中，面临了多重挑战。首先，如何确保在不同光照和视角下，物体的深度信息保持一致性，是一个关键问题。其次，数据集的标注工作复杂，需要精确地标记每个物体的边界和深度信息，以确保训练模型的准确性。此外，数据集的规模相对较小，如何在有限的样本中提取有效的特征，也是研究人员需要克服的难题。
发展历史
创建时间与更新
RGB-D Object Dataset由加州大学圣地亚哥分校的计算机视觉实验室于2011年创建，旨在为物体识别和场景理解研究提供丰富的多模态数据。该数据集自创建以来，经历了多次更新，最近一次更新是在2018年，以适应不断发展的计算机视觉技术需求。
重要里程碑
RGB-D Object Dataset的创建标志着多模态数据在计算机视觉领域应用的重要突破。其首次引入的RGB-D图像数据，结合了彩色图像和深度信息，极大地提升了物体识别和场景理解的准确性。2013年，该数据集增加了更多的物体类别和场景多样性，进一步推动了相关研究的发展。2016年，数据集的更新引入了更高分辨率的图像和更复杂的场景，为深度学习模型的训练提供了更高质量的数据支持。
当前发展情况
当前，RGB-D Object Dataset已成为计算机视觉领域的重要基准数据集之一，广泛应用于物体识别、场景分类和机器人视觉等研究方向。其丰富的多模态数据为深度学习模型的训练和验证提供了坚实的基础，推动了相关技术的快速发展。此外，该数据集的不断更新和扩展，确保了其在面对新兴技术挑战时的持续适用性和影响力，为未来的研究提供了宝贵的资源和参考。
发展历程
- RGB-D Object Dataset首次发表，由加州大学圣地亚哥分校的研究团队创建，旨在提供一个用于物体识别和分类的基准数据集。
- 该数据集首次应用于物体识别算法的研究，显著提升了基于深度信息的物体识别性能。
- RGB-D Object Dataset被广泛应用于机器人视觉和智能家居领域，成为这些领域中物体识别任务的重要基准。
- 数据集进行了扩展，增加了更多的物体类别和场景，以适应不断发展的计算机视觉研究需求。
- RGB-D Object Dataset在多模态学习研究中得到应用，促进了深度学习和多模态数据融合技术的发展。
常用场景
经典使用场景
在计算机视觉领域，RGB-D Object Dataset 常用于物体识别与分类任务。该数据集通过结合RGB图像和深度信息，提供了丰富的视觉特征，使得模型能够更准确地捕捉物体的三维结构和表面纹理。这种多模态数据的融合，为研究者提供了一个理想的平台，用于开发和评估基于深度学习的物体识别算法。
实际应用
在实际应用中，RGB-D Object Dataset 被广泛应用于机器人视觉、智能家居和增强现实等领域。例如，在机器人视觉系统中，结合RGB和深度信息可以实现更精确的物体抓取和操作；在智能家居系统中，该数据集有助于开发能够识别和分类不同物体的智能设备；在增强现实应用中，深度信息的引入使得虚拟物体与现实环境的融合更加自然和准确。
衍生相关工作
基于RGB-D Object Dataset，研究者们开发了多种先进的物体识别和分类算法，如基于卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的混合模型。这些模型在多个公开数据集上取得了优异的性能，进一步推动了相关领域的发展。此外，该数据集还激发了关于多模态数据融合和深度学习模型优化的研究，为计算机视觉领域的创新提供了源源不断的动力。
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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
AI_Studio 收录
中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0（1951-2020）
中国区域地面气象要素驱动数据集（China Meteorological Forcing Data，以下简称 CMFD）是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素，时间分辨率为 3 小时，水平空间分辨率为 0.1°，时间长度为 70 年（1951~2020 年），覆盖了 70°E~140°E，15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据，并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品，其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展，其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本，而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集，但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外，在制作 CMFD 2.0 的过程中，研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息，显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时，CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 70 年，并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同，但其有效数据扩展到了中国之外，能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用，CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量，包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外，CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术，转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中，从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7，但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变，故将其版本号重新定义为 2.0。CMFD 2.0 的数据内容与此前宣传的 CMFD 1.7 基本一致，仅对 1983 年 7 月以后的向下短/长波辐射通量数据进行了更新，以修正其长期趋势存在的问题。2021 年至 2024 年的 CMFD 数据正在制作中，计划于 2025 年上半年发布，从而使 CMFD 2.0 延伸至 2024 年底。
国家青藏高原科学数据中心 收录
MedDialog
MedDialog数据集（中文）包含了医生和患者之间的对话（中文）。它有110万个对话和400万个话语。数据还在不断增长，会有更多的对话加入。原始对话来自好大夫网。
github 收录
Interaction Dataset
Interaction Dataset是一个用于处理和可视化交通场景的数据集，支持轨迹预测挑战，包括三个不同的预测模型训练和测试轨道。
github 收录
Internet Traffic Data (CAIDA)
该数据集包含了互联网流量的详细记录，包括IP地址、流量大小、时间戳等信息。数据主要用于网络流量分析和研究。
www.caida.org 收录