Eine Einführung in Tiefenbilddatensätze

Deep-Image-Datensätze sind ein sehr wichtiger Datentyp bei Deep-Learning- und Computer-Vision-Aufgaben. Es enthält Tiefeninformationen für jedes Pixel und kann für eine Vielzahl von Anwendungen wie Szenenrekonstruktion, Objekterkennung und Posenschätzung verwendet werden. In diesem Artikel werden mehrere häufig verwendete Tiefenbilddatensätze vorgestellt, einschließlich ihrer Quellen, Eigenschaften und Anwendungen.

1.NYU Depth V2

Der Datensatz NYU Depth V2 enthält Tiefenbilder und RGB-Bilder von Innenszenen mit insgesamt 1449 Szenenbeispielen. Diese Szenen umfassen verschiedene Innenumgebungen wie Schlafzimmer, Wohnzimmer und Küchen. Jede Szene stellt intrinsische und extrinsische Parameterinformationen der Kamera bereit, die für Aufgaben wie die Schätzung der Kameraposition und die Szenenrekonstruktion verwendet werden können. Darüber hinaus liefert der Datensatz auch Anmerkungsinformationen zu Objekten in der Szene, die für Aufgaben wie Objekterkennung und semantische Segmentierung verwendet werden können.

2.Kinect Fusion

Der Kinect Fusion-Datensatz bietet RGB-D-Bilder mehrerer Szenen und entsprechende 3D-Modelle, die für Aufgaben wie Szenenrekonstruktion, 3D-Posenschätzung und Objekterkennung geeignet sind. Darüber hinaus unterstützt der Datensatz auch Datenformate von mehreren Tiefensensoren, darunter Geräte wie Microsoft Kinect, Asus Xtion Pro Live und Primesense Carmine 1.08. Diese Daten bieten Forschern und Entwicklern eine reichhaltige Ressource für Forschung und Entwicklung in Bereichen wie Deep Learning, Computer Vision und Robotik.

3.SUN RGB-D

SUN RGB-D enthält RGB-D-Bilder und Szenenanmerkungsinformationen für Innen- und Außenszenen. Der Datensatz enthält insgesamt 10.335 Szenenbeispiele, davon 5.285 Innenszenen und 5.050 Außenszenen. Jede Szene stellt kamerainterne und extrinsische Parameterinformationen bereit, die für Aufgaben wie die Schätzung der Kameraposition und die Szenenrekonstruktion verwendet werden können. Darüber hinaus bietet dieser Datensatz auch eine Vielzahl von Szenenanmerkungsinformationen, einschließlich Objektkategorien, semantischer Segmentierung und Szenenlayout usw., die für Aufgaben wie Objekterkennung, semantische Segmentierung und Szenenverständnis verwendet werden können.

4.ScanNet

ScanNet enthält RGB-D-Bilder und Szenenanmerkungsinformationen von Innenszenen. Der Datensatz enthält insgesamt 1.513 Szenenbeispiele, die eine Vielzahl unterschiedlicher Innenräume abdecken, darunter Büros, Geschäfte, Schulen usw. Jede Szene stellt kamerainterne und extrinsische Parameterinformationen bereit, die für Aufgaben wie die Schätzung der Kameraposition und die Szenenrekonstruktion verwendet werden können. Darüber hinaus bietet dieser Datensatz auch eine Vielzahl von Szenenanmerkungsinformationen, einschließlich Objektkategorien, semantischer Segmentierung und Szenenlayout usw., die für Aufgaben wie Objekterkennung, semantische Segmentierung und Szenenverständnis verwendet werden können.

5.3DMatch

3DMatch enthält Tiefenbilder und 3D-Punktwolkendaten von mehreren RGB-D-Sensoren. Der Datensatz enthält insgesamt 1.525 Szenenbeispiele, die eine Vielzahl unterschiedlicher Innen- und Außenumgebungen abdecken. Jede Szene stellt kamerainterne und extrinsische Parameterinformationen bereit, die für Aufgaben wie die Schätzung der Kameraposition und die Szenenrekonstruktion verwendet werden können. Darüber hinaus bietet dieser Datensatz auch umfangreiche Szenenregistrierungsinformationen, einschließlich Punktwolkenregistrierung und Bildregistrierung, die für Aufgaben wie 3D-Rekonstruktion und Szenenabgleich verwendet werden können.

Kurz gesagt sind Tiefenbilddatensätze ein unverzichtbarer Datentyp in den Bereichen Deep Learning und Computer Vision. Sie können für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden, wie z. B. Szenenrekonstruktion, Objekterkennung, Posenschätzung und semantische Segmentierung. Die oben vorgestellten Datensätze sind alle häufig verwendete Tiefenbilddatensätze. Ihre Quellen sind authentisch und zuverlässig, und ihre Eigenschaften und Anwendungen können entsprechend den Anforderungen spezifischer Aufgaben für das Training und die Auswertung ausgewählt werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEine Einführung in Tiefenbilddatensätze. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!