3D对象重建:一个全面的视图依赖数据集
Rafał Staszak1, Dominik Belter1
1Institute of Robotics and Machine Intelligence, Poznan University of Technology, Pl. Marii Sklodowskiej-Curie 5, 60-965 Poznan, PL, Poland.
Data in brief
|July 5, 2024
概括
本研究介绍了一个数据集,用于从单个RGB-D摄像头视图中重建3D场景. 它包括模拟和现实世界的数据,用于开发对象重建方法.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 三维重建的3D重建
背景情况:
- 从单个视图创建详细的3D模型是一项挑战.
- RGB-D摄像机提供深度信息,对于3D重建至关重要.
研究的目的:
- 为3D场景和对象重建提供一个全面的数据集.
- 促进从单个RGB-D摄像头输入中重建对象的方法的开发.
主要方法:
- 使用自定义模拟器与ShapeNet对象和PhysX引擎生成数据.
- 包括RGB,深度和细分图像与相机姿势.
- 使用Kinect Azure和ArUco标记器收集现实世界的子集.
主要成果:
- 一个适合训练和评估3D重建算法的多样化数据集.
- 为单个RGB-D视图重建和完整的3D场景建模提供数据.
结论:
- 该数据集支持单视图3D重建的进展.
- 使研究能够从有限的视觉输入中创建可信的3D模型.
