Scene understanding is essential in determining how intelligent robotic grasping and manipulation could get. It is a problem that can be approached using different techniques: seen object segmentation, unseen object segmentation, or 6D pose estimation. These techniques can even be extended to multi-view. Most of the work on these problems depends on synthetic datasets due to the lack of real datasets that are big enough for training and merely use the available real datasets for evaluation. This encourages us to introduce a new dataset (called DoPose-6D). The dataset contains annotations for 6D Pose estimation, object segmentation, and multi-view annotations, which serve all the pre-mentioned techniques. The dataset contains two types of scenes bin picking and tabletop, with the primary motive for this dataset collection being bin picking. We illustrate the effect of this dataset in the context of unseen object segmentation and provide some insights on mixing synthetic and real data for the training. We train a Mask R-CNN model that is practical to be used in industry and robotic grasping applications. Finally, we show how our dataset boosted the performance of a Mask R-CNN model. Our DoPose-6D dataset, trained network models, pipeline code, and ROS driver are available online.


翻译:要确定智能机器人的掌握和操纵是如何获得智能机器人的掌握和操控,就必须了解场面。这是一个问题,可以使用不同技术来处理:可见的物体分割、看不见的物体分割或6D构成估计。这些技术甚至可以推广到多视角。这些问题的大部分工作取决于合成数据集,因为缺乏真正的数据集,这些数据集对于培训来说足够大,而只是使用现有的真实数据集进行评估。这鼓励我们引入一个新的数据集(称为DoPose-6D )。该数据集包含6D Pose估计、物体分割和多视图说明的说明,这些说明服务于所有预先提到的技术。该数据集包含两种类型的场景选取和桌面,而这种数据集收集的主要动机是选取。我们用这些数据集在无形物体分割的背景下展示了这些数据集的效果,并提供了将合成和真实数据混合起来用于培训的一些见解。我们训练了一个用于工业和机器人捕捉应用的Mask R-CN 模型。最后,我们展示了我们的数据集如何提升了Masy R-N 驱动器网络的性能、经过培训的RO-N 模型和网络。

1
下载
关闭预览

相关内容

数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。
Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
抢鲜看!13篇CVPR2020论文链接/开源代码/解读
专知会员服务
49+阅读 · 2020年2月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
27+阅读 · 2020年12月24日
VIP会员
相关VIP内容
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
抢鲜看!13篇CVPR2020论文链接/开源代码/解读
专知会员服务
49+阅读 · 2020年2月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员