Pano3D: Matterport3D (/w Filmic) High Resolution

Pano3D is a new benchmark for depth estimation from spherical panoramas. Its goal is to drive progress for this task in a consistent and holistic manner. To achieve that we generate a new dataset and integrate evaluation metrics that capture not only depth performance, but also secondary traits like boundary preservation and smoothness. Moreover, Pano3D takes a step beyond typical intra-dataset evaluation schemes to inter-dataset performance assessment. By disentangling generalization to three different axes, Pano3D facilitates proper extrapolation assessment under different out-of-training data conditions. Relying on the Pano3D holistic benchmark for 360 depth estimation we perform an extended analysis and derive a solid baseline for the task.Pano3D是一款面向球形全景图（spherical panoramas）深度估计（depth estimation）的全新基准评测集。其核心目标是以统一且全面的范式推动该任务的研究进展。为实现这一目标，我们构建了专属数据集，并整合了多维度评估指标：不仅可量化深度估计的核心性能，还能评估边界保留（boundary preservation）与平滑性（smoothness）等次要特性。此外，Pano3D突破了传统的数据集内评估框架，支持跨数据集性能评测。通过将模型泛化能力拆解为三个独立维度，Pano3D可实现在不同训练外数据场景下的合理外推性能评估。依托这款面向360°全景深度估计的Pano3D全面基准评测集，我们开展了系统性扩展分析，并为该任务确立了可靠的性能基线。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

Pano3D是一个用于球形全景图深度估计的新基准数据集，旨在通过整合评估指标（包括深度性能、边界保留和平滑度）来推动该任务的进展。数据集包含耦合的颜色、深度和法线图，并支持数据集间性能评估，以促进在训练数据外条件下的泛化分析。该数据集基于Matterport3D和GibsonV2等3D扫描建筑数据集生成，专注于室内场景的计算机视觉和深度学习应用。