Princeton365：一个拥有准确相机姿态的多样化数据集
计算机视觉与模式识别
2025-06-11 v1
摘要
我们介绍 Princeton365，一个包含 365 个视频的大规模多样化数据集，拥有准确的相机姿态。该数据集通过引入新颖的真值收集框架，利用校准板和 360 相机，弥合了当前 SLAM 基准测试中准确性与数据多样性之间的差距。我们收集室内、户外和物体扫描视频，同步输出单目和立体 RGB 视频以及 IMU。我们进一步提出了一种基于相机姿态估计误差引发的光流的场景尺度感知评估指标。与当前指标（如平均轨迹误差 ATE）不同，新的指标允许在不同场景之间进行性能比较，从而使研究人员能够分析其方法的失效模式。我们还提出了一个覆盖当前 NVS 基准测试未覆盖的案例的具有挑战性的新颖视图合成基准，包括完全非 Lambertian 场景和 360 度相机轨迹。请访问 https://princeton365.cs.princeton.edu 获取数据集、代码、视频和提交方式。
引用
@article{arxiv.2506.09035,
title = {Princeton365: A Diverse Dataset with Accurate Camera Pose},
author = {Karhan Kayan and Stamatis Alexandropoulos and Rishabh Jain and Yiming Zuo and Erich Liang and Jia Deng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.09035},
year = {2025}
}