然而仍有很大的改进空间我们相信更

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多的研究人员可以在这方面提供帮助。参与其中通过发布数据集我们距离经济实惠的城市森林监测目标又近了一步使计算机视觉社区首次能够大规模解决城市森林监测问题。未来我们希望将覆盖范围扩大到更多的北美城市特别是美国南部和墨西哥乃至全球。此外我们很高兴将数据集推向更细粒度的物种水平并研究更细致的监测包括监测树木随时间的健康和生长以及研究环境因素对城市森林的影响。有关更多详细信息请参阅我们的论文。该数据集是通过为城市提供城市森林数据的更广泛努力的一部分可在我们的存储库中获取。如果您代表的城市有兴趣纳入数据集请发送电子邮件至。

布者机器人技术软件工程师和计算机视觉和机器人技术的许多最新进展都依赖于深度学习但训练深度学习模型需要各种各样的数据才能推广到新场景。从历史上看计算机视觉的深度学  格鲁吉亚电话号码列表 习依赖于通过网络抓取收集的包含数百万个项目的数据集其中的例子包括和。然而创建这些数据集的过程可能是劳动密集型的并且仍然可能出现标签错误从而扭曲对进展的感知。此外该策略不容易推广到任意三维形状或现实世界的机器人数据。现实世界的机器人数据收集非常有用但难以扩展且难以标记图来自。使用和等工具模拟机器人和环境可以减轻这些数据集中的许多固有限制。然而模拟只是现实的近似——由多边形和图元构建的手工模型通常与真实物体的对应性很差。




即使场景是直接根据真实环境的扫描构建的该扫描中的可移动对象也会像固定背景风景一样起作用并且不会像真实世界对象那样做出响应。由于这些挑战很少有大型库拥有高质量的对象模型可以将其纳入物理和视觉模拟中以提供深度学习所需的多样性。在上展示的扫描对象扫描家居用品的高质量数据集中我们描述了我们通过创建扫描对象数据集来满足这一需求的努力该数据集是多种扫描常见家居用品的精选集合。扫描对象数据集可用于读取模拟描述格式模型的工具包括和机器人模拟器。托管在上这是一个开源托管环境适用于与模拟器兼容的模型。历史内部的机器人研究人员于年开始扫描物体创建常见家用物体的高保真模型以帮助机器人识别和抓取环境中的物体。