数据集概述
该数据集用于评估杂乱场景下三维物体识别技术的性能，包含十类无纹理物体的点云数据，由Intel Realsense D435相机采集，涵盖部分参考模型、反光物体及不同距离和旋转角度的杂乱场景，同时提供FEVOR技术的代码文件。
文件详解
- 三维点云数据文件（.pcd格式）：
- Case1目录：按物体类别分类（如Bottle、Bowl、Box等），包含单类物体的参考模型文件（如Bowl.pcd）和多组场景点云文件（如scene_Bowl2.pcd）
- Case2目录：包含不同场景下的物体点云文件（如module_2bounce.pcd、brush_jar1.pcd等）
- 代码文件（.cpp格式）：
- Code目录下的.cpp文件：FEVOR技术的实现代码
- 文档文件（.txt格式）：
- Code/run.txt：包含FEVOR程序的运行命令示例及参数说明
适用场景
- 三维物体识别算法性能测试：验证算法在杂乱场景、反光物体、部分模型条件下的识别效果
- 计算机视觉研究：用于无纹理物体识别、点云数据处理相关技术的开发与优化
- 机器人感知应用：为机器人抓取、环境感知等场景的物体识别模块提供测试数据
- 三维视觉算法对比：作为基准数据集，对比不同三维识别技术的鲁棒性和准确性
