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摘要 - 由于数据稀缺，在混乱的场景中挖掘仍然是灵巧的手。为了解决这个问题，我们提出了一个大规模的合成数据集，包括1319个对象，8270个场景和4.26亿个格拉斯普斯。除了基准测试之外，我们还从掌握数据中探索了数据有效的学习策略。我们揭示了以局部特征为条件的生成模型和强调复杂场景变化的GRASP数据集的组合是实现有效概括的关键。我们提出的生成方法在模拟实验中优于所有基准。更重要的是，它通过测试时间深度恢复表明了零拍的SIM到现实转移，获得了90.70％的现实世界灵巧抓地力成功率，展示了利用完全合成训练数据的强大潜力。
dexgraspnet 2.0：在大规模合成的杂物场景中学习生成灵巧的抓握
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