EVIMO2：用于室内场景下单目或立体算法运动分割、光流、运动恢复结构与视觉惯性里程计的事件相机数据集

本文介绍了一个新的事件相机数据集 EVIMO2，它在广受欢迎的 EVIMO 数据集基础上进行了改进，提供了来自更好相机、更复杂场景中的更多数据。与其前身一样，EVIMO2 以逐像素真实深度与分割标签以及相机和物体位姿的形式提供标注。所有序列均使用物理相机数据，许多序列包含多个独立运动的物体。通常，此类标注数据在物理事件相机数据集中是不可用的。因此，EVIMO2 将作为现有算法的一个具有挑战性的基准，以及用于开发新算法的丰富训练集。具体而言，EVIMO2 适用于支持单目或立体配置下的运动与物体分割、光流、运动恢复结构以及视觉（惯性）里程计研究。EVIMO2 包含来自三个 640$\times$480 事件相机、一个 2080$\times$1552 经典彩色相机、来自两个六轴惯性测量单元的惯性测量数据，以及来自 Vicon 动作捕捉系统的毫米级精度物体位姿，共计 41 分钟数据。该数据集的 173 个序列分为三类：3.75 分钟独立运动的家用物体、22.55 分钟静态场景，以及 14.85 分钟浅景深中的基础运动。部分序列在低光照条件下录制，此时传统相机会失效。事件相机以 60 Hz 提供深度与分割，经典相机以 30 Hz 提供。掩码可使用开源代码重新生成，速率最高可达 200 Hz。本技术报告简要描述了 EVIMO2。完整文档可在线获取。各序列视频可在下载页面抽样查看。