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Dataset 6D Pose
Créer un dataset d'annotation 6D Pose dans TjMakeBot
Ce guide montre comment préparer labels et assets de modèles, ajouter des poses d'objet 6D, valider la qualité de projection et exporter JSON/BOP pour l'entraînement ou l'évaluation aval.
8 min6D Poseassets de modèlesexport BOP
Préparer labels, données caméra et assets de modèles
Les données 6D Pose sont utiles seulement si labels, paramètres caméra, échelle objet et assets de modèles sont cohérents avant l'annotation.
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Définissez de vrais labels d'objet et gardez les object IDs stables par image.
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Préparez les assets GLB/GLTF et l'échelle par défaut de chaque classe.
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Rassemblez les paramètres caméra si disponibles ; sinon vérifiez très soigneusement la qualité de projection.
Ajouter et modifier des poses d'objet 6D
Le panneau 6D Pose sert à choisir la classe, assigner l'asset de modèle, ajuster les valeurs de pose et utiliser l'overlay de projection comme retour visuel.
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Ouvrez l'éditeur 2D et passez la barre d'outils en mode 6D Pose.
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Appliquez la configuration de pose ou téléversez les assets depuis le panneau.
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Cliquez sur Add object, puis renseignez object ID, label, clé d'asset, translation, rotation, échelle et paramètres caméra.
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Utilisez le cuboïde projeté et l'aperçu 3D pour confirmer la position. Faites glisser la projection si le placement visible doit être corrigé.
Valider la qualité et exporter JSON/BOP
N'exportez pas un dataset 6D Pose tant que projection, assets, object IDs et paramètres caméra n'ont pas passé le panneau qualité.
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Corrigez les erreurs d'assets manquants, profondeur invalide, paramètres caméra invalides, object IDs dupliqués et projections invisibles.
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Actualisez ou rouvrez le projet pour confirmer que les poses sauvegardées se rechargent correctement.
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Exportez le dataset et inspectez annotations_pose6d.json, quality_report.json et les fichiers de scène BOP avant livraison.
FAQ
Puis-je entraîner directement des modèles 6D Pose dans ce MVP ? Pas encore. Exportez le package 6D Pose JSON/BOP et utilisez-le dans votre pipeline aval d'entraînement ou d'évaluation.
Faut-il des assets de modèles pour chaque objet ? Pour un dataset fiable, oui. Les assets rendent la revue de projection, les contrôles d'échelle et l'export BOP beaucoup plus utiles.
Suggestions pour la suite de l'apprentissage
Si vous débutez, commencez par les guides annotation et export.
Si vous préparez des données robotique ou IA incarnée, lisez ensuite les guides nuages de points 3D et 6D Pose.
Si vous préparez un workflow livrable, poursuivez avec revue, QA, versions de dataset, collaboration, tarifs et OpenClaw.
Étape suivante
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Si ce guide a déjà résolu votre question actuelle, utilisez les points d'entrée ci-dessous pour continuer la tâche réelle.