D_NeRF_Dataset

### 数据集描述
本数据集为D-NeRF: Neural Radiance Fields for Dynamic Scenes三维快速重建数据集，

- data包括八个场景，分别是bouncingballs、hellwarrior、hook、jumpingjacks、lego、mutant、standup、trex
- 每个场景包含若干张张训练集、验证集和测试集，及对应的位姿转换矩阵，图像分辨率为800x800

### 数据集格式
解压下载下来的数据集元数据之后，每个数据集的格式如下所示：
```
├── data
│ ├── mutant
│ │ ├── train
│ │ ├── val
│ │ ├──test
│ │ ├──transforms_train.json
│ │ ├──transforms_val.json
│ │ ├──transforms_test.json
│ ├── standup
│ ├── ..
```

### 数据来源
```BibTeX
@article{pumarola2020d,
title={D-NeRF: Neural Radiance Fields for Dynamic Scenes},
author={Pumarola, Albert and Corona, Enric and Pons-Moll, Gerard and Moreno-Noguer, Francesc},
journal={arXiv preprint arXiv:2011.13961},
year={2020}
}
```
### Download with link
```bash
https://www.dropbox.com/s/0bf6fl0ye2vz3vr/data.zip?dl=0
```

```bash
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/Damo_XR_Lab/D_NeRF_Dataset.git
```

### 数据集描述
本数据集为面向动态场景的神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）方法配套的D-NeRF三维快速重建数据集，
- 数据集包含8个场景，分别为bouncingballs、hellwarrior、hook、jumpingjacks、lego、mutant、standup、trex
- 每个场景包含若干张训练集、验证集与测试集图像，以及对应的位姿转换矩阵，图像分辨率为800×800

### 数据集格式
解压下载的数据集元数据后，各场景的目录结构如下：

├── data
│ ├── mutant
│ │ ├── train
│ │ ├── val
│ │ ├──test
│ │ ├──transforms_train.json
│ │ ├──transforms_val.json
│ │ ├──transforms_test.json
│ ├── standup
│ ├── ..

### 数据来源
BibTeX
@article{pumarola2020d,
title={D-NeRF：面向动态场景的神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）},
author={Pumarola, Albert and Corona, Enric and Pons-Moll, Gerard and Moreno-Noguer, Francesc},
journal={arXiv预印本 arXiv:2011.13961},
year={2020}
}

### 下载链接
bash
https://www.dropbox.com/s/0bf6fl0ye2vz3vr/data.zip?dl=0

bash
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/Damo_XR_Lab/D_NeRF_Dataset.git

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是专为D-NeRF（动态场景神经辐射场）设计的三维快速重建数据集，包含八个动态场景（如bouncingballs、hellwarrior等），用于支持动态场景的神经渲染研究。每个场景提供训练、验证和测试图像集及对应的位姿转换矩阵，图像分辨率为800x800，便于模型训练和评估。数据集结构清晰，适用于计算机视觉和图形学领域的动态三维重建任务。