野外360度：用于深度预测和视角合成的数据集
计算机视觉与模式识别
2024-07-08 v2 人工智能
摘要
大量的透视相机数据集促进了各种任务（如相机定位、单张图像深度估计或视角合成）的新型基于学习的方法的出现。然而，大多数全景或全向图像数据集都是使用合成场景构建的，缺乏必需的姿态和深度信息。本文介绍了一个规模庞大的野外360度视频数据集。该数据集仔细地从互联网抓取并来自全球各地的不同位置。因此，该数据集展现出非常多样化的环境（如室内和户外）和情境（如带有和不带有移动物体）。构成我们数据集的2.5万张图像均配有各自相机的姿态和深度图。我们展示了该数据集对两项主要任务（即单张图像深度估计和视角合成）的相关性。
引用
@article{arxiv.2406.18898,
title = {360 in the Wild: Dataset for Depth Prediction and View Synthesis},
author = {Kibaek Park and Francois Rameau and Jaesik Park and In So Kweon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.18898},
year = {2024}
}