YoYo000/BlendedMVS

解決する課題

BlendedMVSは、汎用的なマルチビュー・ステレオ (MVS) ネットワークを学習および評価するために設計された大規模データセットを提供します。建築物、彫刻、小物など、幅広いシーンをカバーする多様で高品質な学習データへのニーズに応え、3D再構成アルゴリズムの堅牢性と汎化性能を向上させます。

仕組み

本プロジェクトでは、MVSNetの入力形式と互換性を持つように構成された複数のデータセットバージョン (BlendedMVS, BlendedMVS+, BlendedMVS++) を提供しています。データは、ブレンド画像（マスクあり/なし）、カメラパラメータ (cams)、およびレンダリングされた深度マップで構成されています。BlendedMVGと呼ばれるスーパーセットは、これを501シーンにわたる11万枚以上の学習画像に拡張し、より広範なマルチビュー幾何学の問題をサポートします。

対象ユーザー

3Dコンピュータビジョンに取り組む研究者や開発者、特にマルチビュー・ステレオ、カメラポーズ推定、新規視点合成（NeRFや3DGSなど）、深度/法線推定を専門とする方々。

ハイライト

• 大規模: ベースセットには113シーンにわたる17kのMVS学習サンプルが含まれており、BlendedMVGバージョンでは11万枚以上の画像に拡張されています。
• 多様なコンテンツ: 建築物や彫刻など、さまざまなカテゴリをカバーしています。
• マルチ解像度: 低解像度 (768x576) と高解像度 (2048x1536) の両方のセットを提供しています。
• 幅広い応用: 画像検索、特徴検出、Transformerベースの3Dビジョンなどのタスクに有用です。