Structure-from-Motion Alignment Dataset|三维重建数据集|SLAM数据集

该数据集用于评估算法在未知相对位姿和尺度下对两个结构从运动重建进行对齐的能力。数据集通过在受控室内环境中记录多个图像序列构建而成，使用ART-2跟踪系统精确跟踪附着在相机上的标记。一个长图像序列用于离线增量SfM管道，以生成环境点云重建，并校准相机和跟踪器坐标系统之间的变换。随后，在跟踪环境中记录了十二个图像序列，并使用基于关键帧的实时SLAM系统进行处理。

This dataset is designed to evaluate the capability of algorithms to align two structure-from-motion reconstructions under unknown relative poses and scales. The dataset is constructed by recording multiple image sequences in a controlled indoor environment, utilizing the ART-2 tracking system to precisely track markers attached to the camera. A long image sequence is used for an offline incremental SfM pipeline to generate an environmental point cloud reconstruction and to calibrate the transformation between the camera and tracker coordinate systems. Subsequently, twelve image sequences are recorded in the tracking environment and processed using a keyframe-based real-time SLAM system.

原始信息汇总

数据集概述

名称: Structure-from-Motion Alignment Dataset

目的: 用于评估算法在未知相对姿态和尺度下对两个结构从运动重建的校准。

构建方法:

• 在受控的室内环境中记录多个图像序列。
• 使用ART-2跟踪系统精确跟踪附着在相机上的标记。
• 利用一个长图像序列通过离线增量SfM管道生成环境点云重建，并校准相机与跟踪器坐标系统之间的变换。
• 在跟踪环境中记录了十二个图像序列，并使用实时可用的基于关键帧的SLAM系统处理。

数据格式:

• 所有数据存储为二进制文件，包含浮点或双精度值。
• 文件扩展名指示格式，例如double3表示双精度3向量。
• 顶层包含描述符和3D点及其描述符。
• 每个子文件夹代表一个图像序列，每个关键帧包含描述符、特征（2D点）、地面实况相机位置和由SLAM估计的相机姿态。

使用许可:

• 该数据集根据Creative Commons Attribution 4.0 International License授权。

引用信息

若使用此数据集，请引用以下论文：

1. Ventura, J., Arth, C., Reitmayr, G., & Schmalstieg, D. (2014). Global Localization from Monocular SLAM on a Mobile Phone. IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics, 2014.
2. Ventura, J., Arth, C., Reitmayr, G., & Schmalstieg, D. (2014). A minimal solution to the generalized pose-and-scale problem. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Structure-from-Motion Alignment Dataset的构建，是在受控的室内环境中捕捉多个图像序列，利用ART-2追踪系统对相机上的标记进行精确的光学跟踪。通过一个离线的、增量的SfM管道处理一个长图像序列，以产生环境的点云重建，并校准相机与追踪坐标系统之间的变换。随后，在追踪环境中记录了十二个图像序列，并在一个能够实时处理的关键帧基础上SLAM系统中进行处理。

特点

该数据集的特点在于，提供了两组重建之间相对姿态和尺度未知的情况下的对齐算法评估。数据以二进制文件形式存储，包括浮点数或双精度值，文件扩展名指示格式。每个子文件夹代表一个图像序列，包含描述符、特征点（二维点）、真实相机位置以及SLAM估计的相机姿态。此外，还提供了相机内参信息和坐标变换，以评估与真实相机中心的误差。

使用方法

使用该数据集时，研究者需计算相似性变换，并将给定的坐标变换应用到校正后的SLAM相机中心，以计算与真实相机中心的误差。需要注意的是，由于部分关键帧超出了追踪区域，没有追踪测量数据，因此在计算每个图像序列的平均误差时需忽略这些关键帧。

背景与挑战

背景概述

Structure-from-Motion Alignment Dataset（结构从运动对齐数据集）是一个专门用于评估未知相对姿态和尺度下两个结构从运动重建对齐算法的数据集。该数据集由维也纳技术大学的研究团队于2014年创建，主要研究人员包括Jonathan Ventura、Clemens Arth、Gerhard Reitmayr和Dieter Schmalstieg。该数据集的构建目的是为了解决在未知相机姿态和尺度条件下，如何将两个结构从运动重建进行对齐的核心研究问题，对计算机视觉领域，尤其是SLAM（同步定位与地图构建）技术的研究与发展产生了重要影响。

当前挑战

该数据集在构建过程中遇到了多个挑战：首先是室内环境下精确光学跟踪技术的应用，其次是实时关键帧选择SLAM系统的数据处理，以及需要解决的结构从运动重建对齐算法的性能评估问题。此外，数据集在处理过程中，由于跟踪系统覆盖范围的限制，部分关键帧无法获得跟踪测量数据，这为数据集的使用者提出了如何准确计算平均误差的挑战。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉领域，Structure-from-Motion Alignment Dataset被广泛用于评估和验证算法在未知相对姿态和尺度下对两个Structure-from-Motion重建进行对齐的能力。该数据集通过提供一系列控制室内环境中的图像序列，以及与之对应的精确光学跟踪数据，使得研究者能够开展基于关键帧的SLAM系统性能评估工作。

实际应用

在实际应用中，Structure-from-Motion Alignment Dataset为开发移动设备上的SLAM系统提供了实验基础。其通过模拟真实环境下的图像序列，有助于研究人员评估和改进SLAM算法在移动设备上的性能，推动移动增强现实技术的发展。

衍生相关工作

基于该数据集，衍生出了一系列相关研究工作，如Ventura等人关于在移动手机上实现全局定位的研究，以及针对广义姿态与尺度问题的最小化解法。这些工作不仅提升了SLAM算法的理论水平，也促进了相关技术在现实世界的应用。