HoliCity：用于学习整体三维结构的城市级数据平台
计算机视觉与模式识别
2021-03-26 v2
摘要
我们提出 HoliCity，一个具有丰富结构信息的城市级 3D 数据集。目前，该数据集包含 6,300 张分辨率为 的真实世界全景图，其与面积超过 20 km 的伦敦市中心 CAD 模型精确对齐，其中平均图像对齐的中值重投影误差小于半度。该数据集旨在成为一个一体化数据平台，用于研究可从城市 CAD 模型导出的抽象高层整体 3D 结构（如角点、线、线框、平面与长方体），最终目标是支撑城市级重建、定位、建图与增强现实等现实应用。3D CAD 模型与全景图的精确对齐也惠及表面法线估计等底层 3D 视觉任务，因先前基于 LiDAR 的数据集提取的表面法线常含噪声。我们开展实验展示 HoliCity 的应用，如预测表面分割、法线图、深度图与消失点，并测试在 HoliCity 与其他相关数据集上训练方法的泛化性。HoliCity 可在 https://holicity.io 获取。
引用
@article{arxiv.2008.03286,
title = {HoliCity: A City-Scale Data Platform for Learning Holistic 3D Structures},
author = {Yichao Zhou and Jingwei Huang and Xili Dai and Shichen Liu and Linjie Luo and Zhili Chen and Yi Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.03286},
year = {2021}
}