NeRF三维重建数据集

## 数据集描述
本数据集为NeRF三维快速重建数据集，包含[nerf-synthesis](https://drive.google.com/drive/folders/1JDdLGDruGNXWnM1eqY1FNL9PlStjaKWi) 公开数据集和custom数据集示例
- nerf-synthesis为人工合成的多视角数据集，包括八个场景，分别是ship、mic、materials、lego、hotdog、ficus、drums、chairs
- 每个场景包含100张训练集，100张验证集和200张测试集，及对应的位姿转换矩阵，图像分辨率为800x800

## 数据格式
```
nerf_recon_dataset
| ├── nerf_synthetic
| | └── lego
| | └── train
| | └── val
| | └── test
| | transforms_train.json
| | transforms_val.json
| | transforms_test.json
| | └── ship
| | └── ...
| ├── custom
| | └── sceneName
| | └── images
| | └── scene.mp4

```

## 数据来源
```BibTeX
@inproceedings{mildenhall2020nerf,
title={NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis},
author={Ben Mildenhall and Pratul P. Srinivasan and Matthew Tancik and Jonathan T. Barron and Ravi Ramamoorthi and Ren Ng},
year={2020},
booktitle={ECCV},
}
```

### Clone with HTTP
```bash
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/damo/nerf_recon_dataset.git
```

本数据集为神经辐射场（Neural Radiance Fields，简称NeRF）三维快速重建数据集，包含NeRF合成数据集（nerf-synthesis）公开数据集与自定义数据集（custom）示例。
- nerf-synthesis为人工合成多视角数据集，涵盖8个场景，分别为ship、mic、materials、lego、hotdog、ficus、drums、chairs。
- 每个场景均包含100张训练样本、100张验证样本与200张测试样本，以及对应的位姿变换矩阵，图像分辨率统一为800×800像素。

### 数据格式

nerf_recon_dataset
| ├── nerf_synthetic
| | └── lego
| | └── train
| | └── val
| | └── test
| | transforms_train.json
| | transforms_val.json
| | transforms_test.json
| | └── ship
| | └── ...
| ├── custom
| | └── sceneName
| | └── images
| | └── scene.mp4

### 数据来源
BibTeX
@inproceedings{mildenhall2020nerf,
title={NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis},
author={Ben Mildenhall and Pratul P. Srinivasan and Matthew Tancik and Jonathan T. Barron and Ravi Ramamoorthi and Ren Ng},
year={2020},
booktitle={ECCV},
}

### 通过HTTP克隆
bash
git clone https://www.modelscope.cn/datasets/damo/nerf_recon_dataset.git

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集为NeRF三维快速重建数据集，包含nerf-synthesis公开数据集和自定义数据集示例。nerf-synthesis数据集包含八个场景的多视角图像，每个场景有训练、验证和测试集及位姿转换矩阵，图像分辨率为800x800，适用于三维重建和视图合成研究。