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。