#今日论文推荐# 谷歌公布13GB 3D扫描数据集：17大类、1030个家用物品

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谷歌的研究者提出了 Google Scanned Objects (GSO) 数据集，这是一个由超过 1000 个 3D 扫描的家用物品组成的精选集。近年来，深度学习技术使得计算机视觉和机器人领域的许多进展成为可能，但训练深度模型需要各种各样的输入，以泛化到新的场景。
此前，计算机视觉领域已经利用网页抓取技术收集了数百万个主题的数据集，包括 ImageNet、Open Image、Youtube-8M、COCO 等。然而，给这些数据集贴标签仍是一个劳动密集型工作，标签错误可能会影响到对技术进步的感知，而且这种策略也很难推广至 3D 或真实世界的机器人数据上。与图像不同的是，目前网络上并没有大规模、高质量的 3D 场景，而从真实世界收集这类数据又极具挑战性。此外，人工标注员也很难从图像中提取 3D 几何特性。
一般来说，使用 Gazebo、Bullet、MuJoCo、Unity 等工具对机器人和环境进行仿真可以减轻上述限制。但是，仿真毕竟不完全是真实世界，即使一个场景是直接通过对真实环境的 3D 扫描建立起来的，扫描中的离散对象也会像固定的背景物一样，不会像真实世界的对象那样对输入做出回应。
因此，关键问题在于提供一个高质量的 3D 对象模型库，这些模型可以整合到物理和视觉建模中，为深度学习提供所需的多样性。
为了解决这个问题，谷歌的研究者提出了 Google Scanned Objects (GSO) 数据集，这是一个由超过 1000 个 3D 扫描家用物品组成的精选集，可用于 Ignition Gazebo、Bullet 模拟器和其他可以读取 SDF 模型格式的工具。

论文题目：Google Scanned Objects: A High-Quality Dataset of 3D Scanned Household Items
详细解读：https://www.aminer.cn/research_report/628305f37cb68b460fba4513?download=falsehttps://www.aminer.cn/research_report/628305f37cb68b460fba4513?download=false
AMiner链接：https://www.aminer.cn/?f=cs

最后

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