TACO:通用双手工具 - 动作 - 对象理解的基准评估
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。通过构建 TACO 数据集,该研究解决了现有技术方法对于处理单个手和物体的手 - 物体操作分析和合成的局限性,并通过三个可推广的手 - 物体交互任务(组合动作识别、可推广的手 - 物体运动预测和合作抓取合成)来提供广泛的研究领域,从而为推进可推广的手 - 物体运动分析和合成研究提供了新的见解、挑战和机遇。
该文章介绍了HANDAL数据集,用于物体姿态估计和可用性预测。数据集包含212个真实世界物体的2.2k个视频和308k个带注释的图像帧。作者强调数据集适合机器人操纵的物体,如钳子、器具和螺丝刀,并提供了物体的三维重建网格。