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6D Pose 데이터셋
TjMakeBot에서 6D Pose 어노테이션 데이터셋 만들기
라벨과 모델 에셋을 준비하고, 6D 객체 자세를 추가하며, 투영 품질을 검증하고, 다운스트림 학습 또는 평가용 JSON/BOP 파일을 내보내는 방법입니다.
8분6D Pose모델 에셋BOP 내보내기
라벨, 카메라 데이터, 모델 에셋 준비하기
6D Pose 데이터는 라벨, 카메라 내부 파라미터, 객체 스케일, 모델 에셋이 어노테이션 전에 일관될 때 실용적입니다.
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실제 객체 라벨을 정의하고 이미지별 object ID를 안정적으로 유지합니다.
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각 클래스의 GLB/GLTF 모델 에셋과 기본 객체 스케일을 준비합니다.
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카메라 내부 파라미터가 있으면 준비하고, 없으면 투영 품질을 더 꼼꼼히 확인합니다.
6D 객체 자세 추가 및 편집
6D Pose 패널에서는 클래스를 선택하고 모델 에셋을 할당하며 자세 값을 조정하고 투영 오버레이로 피드백을 확인합니다.
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2D 편집기를 열고 도구 모음을 6D Pose로 전환합니다.
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패널에서 자세 구성을 적용하거나 모델 에셋을 업로드합니다.
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Add object를 클릭한 뒤 object ID, 라벨, 모델 에셋 키, 이동, 회전, 스케일, 카메라 내부 파라미터를 설정합니다.
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투영된 큐브와 3D 미리보기로 객체 위치를 확인하고, 보이는 위치가 맞지 않으면 투영을 드래그해 보정합니다.
품질을 검증하고 JSON/BOP 내보내기
투영, 모델 에셋, object ID, 카메라 파라미터가 품질 패널을 통과하기 전에는 6D Pose 데이터셋을 내보내지 않는 것이 좋습니다.
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모델 에셋 누락, 잘못된 깊이, 잘못된 내부 파라미터, 중복 object ID, 보이지 않는 투영 오류를 해결합니다.
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프로젝트를 새로고침하거나 다시 열어 저장된 자세가 올바르게 복원되는지 확인합니다.
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데이터셋을 내보내고 전달 전에 annotations_pose6d.json, quality_report.json, BOP 장면 파일을 점검합니다.
FAQ
이 MVP에서 6D Pose 모델을 바로 학습할 수 있나요? 아직은 아닙니다. 6D Pose JSON/BOP 패키지를 내보내고 다운스트림 학습 또는 평가 파이프라인에서 사용하세요.
모든 객체에 모델 에셋이 필요한가요? 신뢰할 수 있는 데이터셋에는 권장됩니다. 모델 에셋은 투영 검수, 스케일 검사, BOP 스타일 내보내기를 더 유용하게 만듭니다.
다음 학습 제안
처음이라면 먼저 주석 및 내보내기 가이드부터 시작하세요.
로보틱스 또는 임바디드 AI 데이터를 준비한다면 3D 포인트 클라우드와 6D Pose 가이드를 다음으로 보세요.
전달 가능한 workflow를 준비한다면 검수, QA, 데이터셋 버전, 협업, 가격, OpenClaw 가이드로 이어가세요.