VG-Scene Dataset

VG-Scene数据集包括6个合成序列和3个真实世界序列，每个序列包含一个变化前和一个变化后的子序列。数据集涵盖了常见的场景变化类型，如对象添加、移除和重新排列。合成序列格式与Replica一致，真实世界序列格式与TUM-RBGD一致。

The VG-Scene dataset consists of 6 synthetic sequences and 3 real-world sequences, where each sequence contains a pre-change sub-sequence and a post-change sub-sequence. The dataset covers common types of scene changes such as object addition, removal, and rearrangement. The format of synthetic sequences is consistent with Replica, while the format of real-world sequences matches that of TUM-RBGD.

原始信息汇总

VG-Scene数据集概述

数据集基本信息

• 数据集名称：VG-Scene
• 所属项目：VG-Mapping: Variation-Aware 3D Gaussians for Online Semi-static Scene Mapping
• 数据来源：包含合成序列和真实世界序列

数据集构成

序列类型

• 合成序列：6个半静态序列
• 真实世界序列：3个半静态序列

序列结构

• 每个序列包含变化前和变化后两个子序列
• 覆盖常见的场景变化类型：物体添加、移除和重新排列

数据格式

目录结构

VG-Scene | |---- ldyn_real # 真实世界半静态序列 | |---- meeting_room_745 | |---- multi_tables_593 | |---- table_276 | |---- ldyn_syn # 合成半静态序列 | |---- barbershop1_280 | |---- barbershop2_280 | |---- classroom_500 | |---- Cloister_500 | |---- flat1_400 | |---- flat2_400

文件格式规范

• 合成序列格式与Replica数据集一致
• 真实世界序列格式与TUM-RBGD数据集一致
• 序列命名格式：序列名称_变化后起始帧索引

数据下载

• 下载地址：https://drive.google.com/drive/folders/1MCTCoyswieRp2Arsx9v7pw8C8TX2q9CI?usp=drive_link

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在三维场景建模领域，VG-Scene数据集的构建采用了虚实融合的采集策略，通过合成场景与真实场景的双重验证框架实现数据构建。该数据集包含6组合成序列与3组真实场景序列，每个序列均设计为包含场景变化前后的子序列结构，通过高精度深度传感器与RGB相机同步采集空间信息。合成数据基于Replica数据集格式生成，真实场景数据则遵循TUM-RGBD标准，采用时间戳对齐的多模态数据存储架构，确保几何信息与视觉纹理的时空一致性。

特点

该数据集的核心特征体现在对半静态场景动态演变的系统性刻画，专门针对物体增减、位置重组等常见场景变化类型进行数据标注。序列命名采用“场景名称_变化后起始帧索引”的标准化格式，同时提供相机参数、位姿真值及深度图等完备的元数据。不同于静态场景数据集，其特有的前后对比序列结构为场景变化检测算法提供了天然实验范本，兼具合成数据的高精度与真实数据的复杂光照特性。

使用方法

研究者可通过官方提供的Google Drive链接获取数据集压缩包，解压后按照ldyn_real与ldyn_syn两类目录结构加载数据。使用合成序列时需读取intrinsic.txt相机内参文件与traj.txt轨迹文件，真实场景序列则通过cam_params.json统一配置参数。数据加载模块可参照Replica与TUM-RGBD的接口规范，通过解析rgb.txt与depth.txt的时间戳映射关系实现多模态数据同步，最终构建适用于在线高斯建图算法的标准化数据流水线。

背景与挑战

背景概述

VG-Scene数据集由Yicheng He、Jingwen Yu、Guangcheng Chen和Hong Zhang等研究人员于2024年创建，作为VG-Mapping研究项目的核心组成部分。该数据集聚焦于半静态场景的三维高斯映射问题，旨在解决动态环境中物体位置变化带来的建模挑战。通过整合6个合成序列和3个真实世界序列，每个序列包含变化前后的子序列，覆盖物体添加、移除与重排等典型场景演变模式。这一设计显著推进了机器人导航与增强现实领域对动态场景的实时感知能力，为环境适应性算法提供了关键基准数据。

当前挑战

在领域问题层面，VG-Scene数据集致力于攻克半静态场景中动态元素的三维重建难题，传统方法难以区分持久性结构与瞬时变化，导致映射精度下降。构建过程中，研究人员面临多模态数据对齐的复杂性，需协调合成数据与真实采集数据的格式差异。同时，场景变化的系统性标注要求精确的时间同步与空间注册，在光照变异和传感器噪声干扰下维持数据一致性成为关键瓶颈。

常用场景

经典使用场景

在动态环境建模领域，VG-Scene数据集通过提供包含场景前后变化的序列数据，成为评估半静态场景映射算法的基准工具。其经典应用体现在对物体添加、移除及重新排列等常见变化的系统性捕捉，使研究者能够定量分析三维高斯映射方法在动态干扰下的鲁棒性与准确性。该数据集通过合成与真实场景的有机结合，为在线环境重建任务提供了标准化的测试平台。

实际应用

在机器人自主导航与增强现实领域，VG-Scene数据集支撑着对环境动态变化的实时感知系统开发。通过模拟日常环境中物体位置变更的典型场景，该数据集能够训练智能系统识别办公场所的布局更新、家居环境的物件调整等实际应用场景。这种能力对于服务机器人的场景适应、AR系统的持久化定位具有重要价值，推动着智能系统在动态现实环境中的实用化进程。

衍生相关工作

基于VG-Scene数据集的研究已催生多项创新工作，其中VG-Mapping系统通过变化感知的三维高斯建模实现了半静态场景的在线映射。该数据集进一步启发了对动态场景语义分割、长期场景记忆管理等方向的研究，相关方法在Replica和TUM-RGBD等基准上得到验证与发展。这些工作共同构建起动态环境建模的技术体系，持续推动着计算机视觉与机器人领域的技术边界。