NeRF数据集介绍

ysh9888

已于 2022-08-06 14:29:44 修改

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分类专栏： nerf 文章标签：人工智能

于 2022-07-20 15:30:29 首次发布

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官网地址

https://drive.google.com/drive/folders/128yBriW1IG_3NJ5Rp7APSTZsJqdJdfc1

文件夹内容

nerf_synthetic README.txt

This directory contains a dataset of synthetically rendered images that were used in "NeRF: Representing Scenes as
Neural Radiance Fields for View Synthesis".

Stats:
+ 8 Scenes
+ 100 Training images
+ 100 Validation images
+ 200 Test images
+ Images are 800x800

Structure:
  SCENE_NAME
    -train
      r_*.png
    -val
      r_*.png
    -test
      r_*.png
      r_*_depth_0000.png
      r_*_normal_0000.png
    transforms_train.json
    transforms_val.json
    transforms_test.json

Transform json details:
camera_angle_x: The FOV in x dimension
frames: List of dictionaries that contain the camera transform matrices for each image.

Attribution:
The renders are from modified blender models located on blendswap.com
chair by 1DInc (CC-0): https://www.blendswap.com/blend/8261
drums by bryanajones (CC-BY): https://www.blendswap.com/blend/13383
ficus by Herberhold (CC-0): https://www.blendswap.com/blend/23125
hotdog by erickfree (CC-0): https://www.blendswap.com/blend/23962
lego by Heinzelnisse (CC-BY-NC): https://www.blendswap.com/blend/11490
materials by elbrujodelatribu (CC-0): https://www.blendswap.com/blend/10120
mic by up3d.de (CC-0): https://www.blendswap.com/blend/23295
ship by gregzaal (CC-BY-SA): https://www.blendswap.com/blend/8167

Ｒealistic Synthetic 360°

如图 2( a) 所示，Ｒealistic Synthetic 360°是为评估 NeＲF 方法有效性提供的合成数据集，包括 Chair，Drums，Ficus，Hotdog，Lego，Materials，Mic 和 Ship 等 8 个由 Blender 软件精细建模的复杂非朗伯场景．每个场景的图片由 Blender 的环形路径追踪插件采集，其中的 6 个场景是从上半球方向环绕拍摄的，另外 2 个场景是从整个球形的其他方向采集．选取每个场景的 100 张图片用神经网络算法进行训练，其中的 13 张图片用于测试．该数据集所有图片的分辨率为 800 × 800．

Ｒeal Forward-Facing

如图 2 所示，Ｒeal Forward-Facing 数据集包括Ｒoom［6］，Fern［4］，Leaves［6］，Fortress［4］，Orchids［4］， Flower［4］，Trex［4］和 Horns［6］等 8 个真实世界的场景．与Ｒealistic Synthetic 360°数据集不同，该数据集的图片是使用智能手机面对着场景上下左右平移拍摄的，即采用 Forward-Facing 视角拍摄．由于是手持拍摄的真实场景，每张图片对应的摄像机参数由 colmap［12 － 13］估计得到．每个场景的图片数量为 20 ～ 62 不等，其中 1 /8 的图片可作为测试集，其他图片作为训练集．该数据集所有图片的分辨率为 1 008 ×756．