HM3D-ABO：面向物体中心多视角三维重建的照片级真实数据集
计算机视觉与模式识别
2022-06-27 v1
摘要
重建三维物体是一项重要的计算机视觉任务，在AR/VR中有广泛应用。为此任务开发的深度学习算法通常依赖于不切实际的合成数据集，如ShapeNet和Things3D。另一方面，现有的真实捕获物体中心数据集通常缺乏足够标注以支持监督训练或可靠评估。在本技术报告中，我们提出一个照片级真实的物体中心数据集HM3D-ABO。它通过组合真实室内场景与真实物体构建。对于每个配置，我们提供多视角RGB观测、物体的水密网格模型、真实深度图与物体掩码。所提数据集也可用于相机位姿估计与新视角合成等任务。数据集生成代码发布于 https://github.com/zhenpeiyang/HM3D-ABO。
引用
@article{arxiv.2206.12356,
title = {HM3D-ABO: A Photo-realistic Dataset for Object-centric Multi-view 3D Reconstruction},
author = {Zhenpei Yang and Zaiwei Zhang and Qixing Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.12356},
year = {2022}
}