清华大学 发布 Parcel-Suction-Dataset 数据集, 应用在 机器人抓取、计算机视觉 领域

清华大学 本次发布的数据集 Parcel-Suction-Dataset, Parcel-Suction-Dataset是一个专为包裹处理任务量身定制的大型合成数据集，由清华大学深圳国际研究生院提出。该数据集包含25000个杂乱场景，每个场景都通过先进的几何采样算法精确标注了4100万个吸力抓取姿态。数据集的构建利用了图像到3D包裹资产模型，以及Bullet和Blender平台生成的随机无结构包裹场景，并通过多种评分算法自动标注吸力抓取候选区域。该数据集是首个针对包裹堆叠场景的大规模合成吸力抓取数据集，旨在推动吸力抓取预测任务的研发。

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