RGBD 数据集：过去、现在与未来
计算机视觉与模式识别
2016-04-14 v2 机器人学
摘要
自微软 Kinect 发布以来，大量 RGBD 数据集已被发布。这些数据集推动了从重建到手势识别等领域的进展。本文探讨该领域，综述了跨越八个类别的数据集：语义、物体位姿估计、相机跟踪、场景重建、物体跟踪、人体动作、人脸与身份识别。通过提取每类中的相关信息，我们帮助研究者为其需求寻找合适数据，并思考哪些数据集成功地推动了计算机视觉发展及其原因。最后，我们审视 RGBD 数据集的未来。我们指出了当前未被充分探索的关键领域，并建议未来方向可能包括合成数据以及静态与动态场景的稠密重建。
引用
@article{arxiv.1604.00999,
title = {RGBD Datasets: Past, Present and Future},
author = {Michael Firman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.00999},
year = {2016}
}
备注
8 pages excluding references (CVPR style)