EgoXtreme 是一个新颖的大规模数据集,专为在极端环境条件下进行鲁棒的自中心6D物体姿态估计而设计。该数据集包含约130万帧图像,总时长为775.5分钟(约12.9小时),以30帧每秒的速度使用Aria眼镜拍摄,提供高分辨率的1408 x 1408原始鱼眼RGB图像及其去失真版本。数据集包含15名参与者与13种不同物体(包括运动器材、组装积木和应急物资)的多样化互动。数据集分为训练(518.
In real-world scenarios, the diversity of object types and random placement can lead to difficulties in object recognition for intelligent robots, resulting in a low success rate in grasping. A method