標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集在多媒體研究中至關(guān)重要。今天，我們要給大家推薦一個(gè)匯總了姿態(tài)檢測(cè)數(shù)據(jù)集和渲染方法的 github repo。
項(xiàng)目地址：https://github.com/YoungXIAO13/ObjectPoseEstimationDatasets
這個(gè)數(shù)據(jù)集匯總了用于對(duì)象姿態(tài)估計(jì)的數(shù)據(jù)集，以及生成合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)方法。在下表中，3D CAD 模型表示為模型，2D 圖像表示為對(duì)象。
該項(xiàng)目分為四個(gè)部分：
受控環(huán)境中的對(duì)象
野外物體
3D 模型數(shù)據(jù)集
渲染方法
受控環(huán)境中的對(duì)象
此表列出了通常稱為 BOP:Benchmark 6D 對(duì)象姿態(tài)估計(jì)的數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集提供精確的 3D 對(duì)象模型和精確的 2D~3D 對(duì)齊。
可以下載所有 BOP 數(shù)據(jù)集，并使用作者提供的工具箱。
使用項(xiàng)目上面的代碼 ply2obj.py 將原始 .ply 文件轉(zhuǎn)換為 .obj 文件，并運(yùn)行 create_annotation.py 為數(shù)據(jù)集中的所有場(chǎng)景創(chuàng)建一個(gè)注釋文件。
以上數(shù)據(jù)集的下載地址：
HomebrewedDB：https://bop.felk.cvut.cz/datasets/
YCB-Video：https://rse-lab.cs.washington.edu/projects/posecnn/
T-LESS：https://bop.felk.cvut.cz/datasets/
Doumanoglou：https://bop.felk.cvut.cz/datasets/
Tejani：https://bop.felk.cvut.cz/datasets/
Occluded-LINEMOD：https://bop.felk.cvut.cz/datasets/
LINEMOD：https://bop.felk.cvut.cz/datasets/
野外物體
在該表中，Pix3D 和 ScanNet 提供精確的 2D-3D 對(duì)齊，而其他僅提供粗略的對(duì)齊。
PASCAL3D+ 是用于視點(diǎn)估計(jì)的事實(shí)基準(zhǔn)。
ScanNet 通常用來(lái)評(píng)估場(chǎng)景重建和分割。
數(shù)據(jù)集下載地址：
ApolloCar3D：http://apolloscape.auto/car_instance.html
Pix3D：http://pix3d.csail.mit.edu/
ScanNet：http://www.scan-net.org/
ObjectNet3D：http://cvgl.stanford.edu/projects/objectnet3d/
PASCAL3D+：http://cvgl.stanford.edu/projects/pascal3d.html
KITTI：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_object.php
3D 模型數(shù)據(jù)集
為了驗(yàn)證網(wǎng)絡(luò)泛化能力，可以使用以下數(shù)據(jù)集生成合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)。請(qǐng)注意，ABC 包含通用和任意的工業(yè) CAD 型，而ShapeNetCore 和 ModelNet 包含常見(jiàn)類(lèi)別的對(duì)象，如汽車(chē)和椅子。
數(shù)據(jù)集地址：
ABC：https://deep-geometry.github.io/abc-dataset/
ShapeNetCore：https://www.shapenet.org/download/shapenetcore
ModelNet-40：http://modelnet.cs.princeton.edu/
渲染方法
可微渲染
這里有兩篇參考論文：CVPR 2018 論文《Neural 3D Mesh Renderer》和 NIPS 2018 論文《RenderNet》。
Blender Render 渲染
本 repo 提供了相關(guān)的 python 代碼，以使用 Blender 作為一個(gè)易于安裝和生成照片級(jí)真實(shí)圖像的 python 模塊，從 3D 模型生成渲染圖像。
你可以在這里找到更多關(guān)于使用它的方法。
物理模擬器
Pybullet 是機(jī)器人界非常受歡迎的一個(gè)物理模擬器。
其他
Glumpy：不支持無(wú)頭渲染（在 ssh 模式下會(huì)失?。?/p>
UnrealCV：Unreal Engine 4 的擴(kuò)展，幫助與虛擬世界交互并與外部程序通信。
合成計(jì)算機(jī)視覺(jué)：恢復(fù)許多用于生成合成圖像的技術(shù)
via：https://github.com/YoungXIAO13/ObjectPoseEstimationDatasets
雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng))網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)
