马里兰大学 发布 StanfordCars3D, CompCars3D, FGVC-Aircraft3D 数据集, 应用在 3D姿态估计、细粒度识别 领域

马里兰大学 本次发布的数据集 StanfordCars3D, CompCars3D, FGVC-Aircraft3D, 本研究引入了三个大规模的3D姿态数据集：StanfordCars3D、CompCars3D和FGVC-Aircraft3D，共计包含409个细粒度类别和31,881张带有精确3D姿态标注的图像。这些数据集通过对现有细粒度识别数据集（如StanfordCars、CompCars和FGVCAircraft）进行增强，为每个子类别从ShapeNet中找到特定的3D模型，并手动调整7个连续视角参数进行标注。数据集创建过程中，利用了最先进的深度卷积神经网络（CNNs）进行姿态参数的局部搜索优化，以最大化投影掩模与分割参考之间的IoU。这些数据集主要应用于3D姿态估计研究，旨在解决细粒度对象类别从单目图像中进行3D姿态估计的问题。

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