ABO: Dataset and Benchmarks for Real-World 3D Object Understanding

要約

Amazon Berkeley Objects（ABO）を紹介します。これは、現実の3D世界と仮想の3D世界の間のギャップを埋めるために設計された新しい大規模データセットです。
ABOには、製品カタログ画像、メタデータ、アーティストが作成した3Dモデルが含まれており、複雑なジオメトリと、実際の家庭用オブジェクトに対応する物理ベースのマテリアルが含まれています。
ABOの独自の特性を活用し、現実世界の3Dオブジェクトを理解するための3つの未解決の問題（シングルビュー3D再構築、材料推定、クロスドメイン）に関する最先端の現在の限界を測定する挑戦的なベンチマークを導き出します。
マルチビューオブジェクトの取得。

要約(オリジナル)

We introduce Amazon Berkeley Objects (ABO), a new large-scale dataset designed to help bridge the gap between real and virtual 3D worlds. ABO contains product catalog images, metadata, and artist-created 3D models with complex geometries and physically-based materials that correspond to real, household objects. We derive challenging benchmarks that exploit the unique properties of ABO and measure the current limits of the state-of-the-art on three open problems for real-world 3D object understanding: single-view 3D reconstruction, material estimation, and cross-domain multi-view object retrieval.

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