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前言

针对机器人抓取中的检测、分割、姿态识别、抓取点检测、路径规划等任务，总结了对应的数据集，在这里分享下，数据格式为类别+数量。

一、检测任务

PASCAL VOC：20类，11540

SUN：908类，131,072

MS COCO：91类，328,000

Places：434类，10 millions

Open Images：6000类，9 millions

二、分割任务

PASCAL VOC 2012 Segmentation：21类，2913

PASCAL-Context：540类，19,740

PASCAL-Part：20类，19,740

SBD：21类，11,355

MS COCO：80类，204,721

DAVIS：4类，8422

三、姿态识别任务

LineMod：15类，1100+ frame video sequences

T-LESS：30类，49K images

PU-APC：24类，10000 images

YCB-Video：21类，92 RGB-D videos

四、抓取点检测

Standford Grasping：10 object，13747 RGB Images，13747 Depth Images

Cornell Grasping：240 object，885 RGB Images，885 Depth Images

YCB Benchmarks：77 object，46200 RGB Images，46200 Depth Images

CMU dataset：150+object，50567 RGB Images

Google dataset：800000 RGB Images

Dex-Net 1.0：150+object，50567 RGB Images

Dex-Net 2.0：150+object，50567 RGB Images

JACQUARD：11619object，54485 RGB Images，108970Depth Images

五、抓取路径规划

抓取路径规划数据集：

1、Supersizingself-supervision: Learning to grasp from 50k tries and 700 robot hours.

2、Learning hand-eyecoordination for robotic grasping with deep learning and large-scale datacollection.

3、Multimodal grasp dataset: A novel visual–tactile data set for robotic manipulation.

抓取仿真：

1、Graspit! a versatile simulator for robotic grasping.

2、Opengrasp: A toolkit for robot grasping simulation.

3、Deep reinforcement learning for vision-based robotic grasping: Asimulated comparative evaluation of offpolicy methods.

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