a. 日用品全周囲3Dモデルデータセット

日用品全周囲3Dモデルデータセット

　日用品など対象物の「機能」認識の研究に利用できる，機能属性ラベルが付与された3次元モデルデータベース（DB）を構築しました．コップやスプーンなどの日用品には，”grasp（つまむ）”，”contain（蓄える）”，”scoop（すくう）”など，部分ごとに割り当てられた役割があります．本DBは，メッシュや点群などで表現された3次元物体の形状モデルと，モデルの部分ごとに付与された各機能を表す “grasp”，”contain”などの属性ラベルからなっています．このデータを利用することによって，Deep Learningをはじめとする機械学習に基づく機能認識アルゴリズムの研究やシステムの試作が容易になり，同研究分野の一層の発展が期待されます．機能認識の用途としては，ロボットの動作生成，ロボットタスク生成支援，類似部品を扱える汎用的な認識システム，などが考えられます．

データセットの概要

　日用品の種類は，形状由来の機能が付与される16種類のカテゴリを想定し，各カテゴリについて形状の異なる複数のアイテムを用意しました．データ形式は以下のようになっています．

日用品カテゴリ：16種類．カッコ内は各カテゴリ内の物体数　※合計321個Bowl(2), Chasen(2), CuttingBoad(1), Fork(47), Hammer(25), JapaneseBowl(2), Knife(25), Ladle(17), Mug(41), Peeler(25), Plate(1), Scissors(16), Shovel(16), Spatula(51), Spoon(44), Whisk(6)

データセットの構成

　本データセットは，三次元スキャナ（Rexcan CS2+）を用いて生成した三次元全周囲メッシュモデルと，これに機能属性ラベルを付与した三次元全周囲メッシュモデルを用意しています．

各データの形式

三次元全周囲メッシュモデル
- PLY形式：”カテゴリ名””通し番号”.ply　例：カテゴリ名 Mug，通し番号１　”Mug1.ply”
- OBJ形式：”カテゴリ名””通し番号”.obj　例：カテゴリ名 Mug，通し番号１　”Mug1.obj”
- STL形式：”カテゴリ名””通し番号”.stl　例：カテゴリ名 Mug，通し番号１　”Mug1.stl”

機能属性ラベル付き三次元全周囲メッシュモデル　ラベルリングデータは機能属性ラベル付き三次元全周囲メッシュモデル内に付与されており，機能属性の領域に対して指定された色で塗り分けられています．また，機能を持たない領域は白で塗られています．
- PLY形式：”カテゴリ名””通し番号”.ply　例：カテゴリ名 Mug，通し番号１　”Mug1.ply”

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