論文の概要: DF3DV-1K: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Distractor-Free Novel View Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.13416v1
• Date: Wed, 15 Apr 2026 02:33:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-16 20:38:32.357004
• Title: DF3DV-1K: A Large-Scale Dataset and Benchmark for Distractor-Free Novel View Synthesis
• Title（参考訳）: DF3DV-1K:大規模データセットとディトラクタフリー新規ビュー合成のためのベンチマーク
• Authors: Cheng-You Lu, Yi-Shan Hung, Wei-Ling Chi, Hao-Ping Wang, Charlie Li-Ting Tsai, Yu-Cheng Chang, Yu-Lun Liu, Thomas Do, Chin-Teng Lin,
• Abstract要約: DF3DV-1Kは1,048のシーンからなる大規模な実世界のデータセットであり、それぞれがベンチマークのためにクリーンで散らかった画像セットを提供する。 データセットには、カジュアルなキャプチャを模倣するためにコンシューマーカメラを使用して撮影した89,924枚の画像が含まれている。 DF3DV-41という41のシーンのキュレートされたサブセットは、散逸のない放射場法のロバスト性を評価するために体系的に設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.91192063476988
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advances in radiance fields have enabled photorealistic novel view synthesis. In several domains, large-scale real-world datasets have been developed to support comprehensive benchmarking and to facilitate progress beyond scene-specific reconstruction. However, for distractor-free radiance fields, a large-scale dataset with clean and cluttered images per scene remains lacking, limiting the development. To address this gap, we introduce DF3DV-1K, a large-scale real-world dataset comprising 1,048 scenes, each providing clean and cluttered image sets for benchmarking. In total, the dataset contains 89,924 images captured using consumer cameras to mimic casual capture, spanning 128 distractor types and 161 scene themes across indoor and outdoor environments. A curated subset of 41 scenes, DF3DV-41, is systematically designed to evaluate the robustness of distractor-free radiance field methods under challenging scenarios. Using DF3DV-1K, we benchmark nine recent distractor-free radiance field methods and 3D Gaussian Splatting, identifying the most robust methods and the most challenging scenarios. Beyond benchmarking, we demonstrate an application of DF3DV-1K by fine-tuning a diffusion-based 2D enhancer to improve radiance field methods, achieving average improvements of 0.96 dB PSNR and 0.057 LPIPS on the held-out set (e.g., DF3DV-41) and the On-the-go dataset. We hope DF3DV-1K facilitates the development of distractor-free vision and promotes progress beyond scene-specific approaches.
• Abstract（参考訳）: 放射界の進歩により、光リアリスティックな新規なビュー合成が可能になった。 いくつかのドメインでは、包括的なベンチマークをサポートし、シーン固有の再構築を超えて進展を促進するために、大規模な実世界のデータセットが開発されている。 しかし、散逸のない放射場では、シーンごとにきれいで散らばった画像を持つ大規模なデータセットが不足しており、開発が制限されている。 DF3DV-1Kは1048のシーンからなる大規模な実世界のデータセットであり、それぞれがクリーンで散在した画像集合をベンチマーク用に提供している。 このデータセットには、消費者カメラで撮影した89,924枚の画像が含まれており、カジュアルキャプチャーを模倣し、128種類の気を散らすタイプと161のシーンテーマが屋内と屋外に散らばっている。 DF3DV-41という41のシーンのキュレートされたサブセットは、難解なシナリオ下での無散乱放射場法の堅牢性を評価するために体系的に設計されている。 DF3DV-1Kを用いて、最近の9つの乱れのない放射場法と3Dガウススプラッティングをベンチマークし、最も堅牢な手法と最も困難なシナリオを特定した。 DF3DV-1Kを用いて拡散型2Dエンハンサーを微調整して放射場法を改良し、ホールドアウトセット(例:DF3DV-41)とOn-the-goデータセット上で0.96dB PSNRと0.057LPIPSの平均的な改善を実現した。 DF3DV-1Kは、邪魔のない視覚の発達を促進し、シーン固有のアプローチを超えて進歩を促進することを願っている。

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