Общедоступный набор данных по задумке создателей должен помочь в оценке и обучении алгоритмов для трехмерной реконструкции поверхностей (создания их 3D-модели). С его помощью последние смогут научиться восстанавливать объекты, особо сложные для реконструкции.

Датасет содержит около 1,4 млн снимков 107 пространств и объектов под 14 различными видами освещения. Исследователи отбирали для него объекты, представляющие собой сложность для трехмерной реконструкции.

Доступный по лицензии Creative Commons датасет включает в себя данные формата RGB и глубины, полученные различными типами датчиков: смартфонами Huawei Mate 30 Pro, промышленными камерами DFK 33UX250, камерами RGB-D с технологией Intel RealSense, камерами RGB-D с Microsoft Kinect и 3D-сканерами RangeVision Spectrum со структурированным светом.

Набор данных разбит на архивы в формате ZIP по 25 Гб, распределенных по типу сенсоров, методу сбора и так далее.

Skoltech3D был представлен исследователями из МФТИ, Сколковского института науки и технологий и AIRI в мае 2023 года на конференции IEEE/CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов (CVPR).

Репозиторий на GitHub

👤 Олег Воинов