DexYCB 数据集

英伟达发布的人手抓物体多视角数据集，带手和物体的三维位姿标注。

DexYCB 是英伟达与华盛顿大学发布的真实人手抓取物体数据集，发表于 CVPR 2021。作者用 8 台同步的 RealSense D415 深度相机从多个角度拍摄 10 名受试者抓起 20 个 YCB 物体（YCB 是机器人研究常用的标准日用品集），共 1000 段序列、约 58 万帧 RGB-D 图像；人手姿态用 MANO 参数化手部模型标注，物体给出 6D 位姿（三维位置加三维朝向）。它被用作 2D 检测、6D 物体位姿估计、3D 手部姿态估计的基准，还提出了人把物体递给机器人时生成安全抓取的评测。在具身领域，它常被当作人手抓取示范的来源，经动作重定向转成机器人灵巧手的轨迹。

例子用 dex-retargeting 的位置重定向，把 DexYCB 里人手抓物体的 MANO 姿态转换成 Allegro、Shadow 等机器人手的抓取轨迹。

也叫

DexYCB

相关

YCB 物体集、MANO 手部模型、手部姿态估计、6D位姿估计、人机物体交接、dex-retargeting

来源

DexYCB 项目主页
DexYCB: A Benchmark for Capturing Hand Grasping of Objects (arXiv)

信息截至

2021-04