西安交通大学 发布 REGRAD 数据集, 应用在 机器人抓取、深度学习 领域

西安交通大学 本次发布的数据集 REGRAD, REGRAD是一个大规模的关系抓取数据集，由西安交通大学人工智能与机器人研究所创建，旨在解决复杂场景中的目标驱动抓取问题。数据集包含90万条记录，涵盖55个类别和5万个不同的物体模型，支持2D图像和3D点云两种形式。创建过程中利用物理模拟器自动生成数据，避免了人工标注的偏差。REGRAD主要应用于机器人抓取和关系理解，特别是在密集杂乱环境中的抓取任务，旨在通过深度学习提高机器人对环境的感知和操作能力。

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