MVMO：用于宽基线多视角语义分割的多物体数据集
计算机视觉与模式识别
2022-06-01 v1
摘要
我们提出 MVMO（多视角、多物体数据集）：一个包含116,000个场景的合成数据集，其中随机放置了10个不同类别的物体，并从上半球25个相机位置进行捕捉。MVMO包含照片级真实、路径追踪的图像渲染结果，以及每个视角的语义分割真值。与现有多视角数据集不同，MVMO具有相机间宽基线与高密度物体，导致大视差、严重遮挡和视角相关的物体外观。单视角语义分割受到自身与物体间遮挡的阻碍，可从额外视角获益。因此，我们期望MVMO将推动多视角语义分割与跨视角语义迁移的研究。我们还提供了基线结果，表明此类领域需要新的研究以利用多视角设置的互补信息。
引用
@article{arxiv.2205.15452,
title = {MVMO: A Multi-Object Dataset for Wide Baseline Multi-View Semantic Segmentation},
author = {Aitor Alvarez-Gila and Joost van de Weijer and Yaxing Wang and Estibaliz Garrote},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.15452},
year = {2022}
}
备注
5 pages