推进三维物体识别：统一数据集与模型的OmniNOCS

OmniNOCS 引入了一个庞大的数据集，用于从2D图像进行3D物体识别。它拥有比以往数据集多20倍的物体类型和200倍的实例数量。基于Transformer的NOCSformer模型能够从2D检测中预测3D形状和位置，其性能与顶尖的3D检测模型相当。NOCSformer在这些模型中独树一帜，还能详细描述物体形状和分割。它设定了一个新的NOCS预测基准，旨在指导未来的研究。数据集和代码已在线提供。

*NOCS：标准化物体坐标空间，一种在标准化空间中表示3D物体的方法。