日用品シーン(2.5D)データセット(NEDO Part-Affordance Dataset v1【VISAPP_2019】)
機能認識② で提案したデータセット生成支援技術を用いて,セマンティックセグメンテーションのためのデータセットを構築しました.提供するデータは様々な視点からシーンを撮影した多視点画像とPoint cloud dataと,これに対応するPixel-wiseの機能属性アノテーションです.シーンには,コップやスプーンなど,a. 日用品全周囲3Dモデルデータセットに登録された物体が配置されています.
データセットの概要
シーン中には「a. 日用品全周囲3Dモデルデータセット」から選択された10カテゴリ74種類の物体を配置しました.各シーンで5~11個の物体が配置されています. 合計11014セットのデータを用意しました.
- 日用品カテゴリ:10種類.カッコ内は各カテゴリ内の物体数Fork(9), Knife(8), Ladle(6), Mug(4),Peeler(10), Spatula(11), Spoon(8) Hammer(4), Scissors(9), Shovel(5)
データセットの構成
各データの形式 シーンごとにRGB画像,Point cloud data, Ground truth(RGB, ラベルID)を用意しています.詳細は下記の通りです.
- RGB画像 640×480の画像です.ファイル名はim_colorXXXX.pngです. (XXXXは画像番号を示していて,他のデータ形式と対応しています.)
- Point cloud data センサ座標系の点群データです.ファイル名はpointcloud_XXX.pcdです.
- Ground truth (RGB,ラベルID) RGB画像と同一解像度の教師データです.im_af_gt_colorXXXX.pngは下記のカラーテーブルを用いて可視化した教師データです.im_af_gtXXXX.pngはラベルIDを画素値とした画像です. ラベルの定義と対応する色
Download
Copyright(C)2010 – Hashimoto Lab., All rights reserved