論文の概要: 360 in the Wild: Dataset for Depth Prediction and View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18898v2
• Date: Fri, 5 Jul 2024 02:56:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-08 22:24:52.547918
• Title: 360 in the Wild: Dataset for Depth Prediction and View Synthesis
• Title（参考訳）: 360 in the Wild: Dataset for Depth Prediction and View Synthesis
• Authors: Kibaek Park, Francois Rameau, Jaesik Park, In So Kweon,
• Abstract要約: 大規模な360$circ$ビデオデータセットを野放しに導入する。 このデータセットはインターネットから慎重に取り除かれ、世界中で様々な場所から収集されている。 データセットを構成する25K画像のそれぞれに、それぞれのカメラのポーズと深さマップが提供される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.58513725342125
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The large abundance of perspective camera datasets facilitated the emergence of novel learning-based strategies for various tasks, such as camera localization, single image depth estimation, or view synthesis. However, panoramic or omnidirectional image datasets, including essential information, such as pose and depth, are mostly made with synthetic scenes. In this work, we introduce a large scale 360$^{\circ}$ videos dataset in the wild. This dataset has been carefully scraped from the Internet and has been captured from various locations worldwide. Hence, this dataset exhibits very diversified environments (e.g., indoor and outdoor) and contexts (e.g., with and without moving objects). Each of the 25K images constituting our dataset is provided with its respective camera's pose and depth map. We illustrate the relevance of our dataset for two main tasks, namely, single image depth estimation and view synthesis.
• Abstract（参考訳）: パースペクティブカメラデータセットの多さは、カメラのローカライゼーション、単一画像深度推定、ビュー合成など、様々なタスクのための新しい学習ベースの戦略の出現を促した。 しかし、ポーズや奥行きといった重要な情報を含むパノラマ画像や全方位画像のデータセットは、主に合成シーンで作られる。 本研究では,大規模な360$^{\circ}$ビデオデータセットをワイルドに導入する。 このデータセットはインターネットから慎重に取り除かれ、世界中で様々な場所から収集されている。 したがって、このデータセットは、非常に多様化した環境(例えば、屋内、屋外)とコンテキスト(例えば、移動対象を持たないもの)を示す。 データセットを構成する25K画像のそれぞれに、それぞれのカメラのポーズと深さマップが提供される。 単一画像深度推定とビュー合成という2つの主要なタスクに対するデータセットの関連性について述べる。

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