RefRef|3D重建数据集|计算机视觉数据集

RefRef是一个合成数据集，专门用于重建具有折射和反射物体的场景。该数据集包含50个不同复杂性的物体，从单材质凸形到多材质非凸形，每个物体放置在三种不同的背景类型中，共有150个场景。该数据集旨在提供一个受控的环境，以评估和发展能够处理复杂光学效果的3D重建方法。

原始信息汇总

RefRef: A Synthetic Dataset and Benchmark for Reconstructing Refractive and Reflective Objects

数据集基本信息

• 标题: RefRef: A Synthetic Dataset and Benchmark for Reconstructing Refractive and Reflective Objects
• 作者: Yue Yin, Enze Tao, Weijian Deng, Dylan Campbell
• 提交日期: 2025年5月9日
• 领域: 计算机视觉与模式识别 (Computer Vision and Pattern Recognition)
• arXiv标识符: arXiv:2505.05848v1
• DOI: 10.48550/arXiv.2505.05848

数据集概述

• 目的: 提供专门用于评估和开发处理折射和反射物体重建技术的合成数据集。
• 内容:
  • 包含50个不同复杂度的折射和反射物体。
  • 物体类型包括单材料凸形状和多材料非凸形状。
  • 每个物体放置在三种不同的背景类型中，共生成150个场景。

数据集特点

• 挑战性: 现有3D重建和新视角合成方法在处理折射和反射材料时表现不佳。
• 基准方法:
  • 提出一种基于物体几何和折射率的oracle方法，用于计算准确的光路。
  • 提出一种无需这些假设的替代方法。
• 评估结果: 现有方法与oracle方法相比存在显著差距，凸显了任务的挑战性。

相关资源

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• TeX源码: TeX Source

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

RefRef数据集通过合成方法构建，包含50个具有不同复杂度的折射和反射物体，每个物体置于三种背景环境中，共计150个场景。数据生成采用Blender进行物理级光线传输模拟，精确捕捉折射、反射、全内反射及吸收等光学现象。场景背景分为立方体、球体和HDR环境贴图三类，其中立方体和球体背景采用高纹理图像增强视觉多样性，HDR环境则提供真实光照条件。所有图像分辨率为800×800像素，并附带相机位姿、深度图、3D物体模型及物体掩码等元数据。

特点

该数据集的核心特点在于其专注于复杂光学效应的系统性建模：1) 物体按几何形态（凸/非凸）和材质数量（单/多材质）分层，涵盖从简单透明立方体到多材质化学容器的多样化样本；2) 背景设置创新性地结合封闭场景与无限远环境，有效测试算法在不同空间尺度下的表现；3) 提供精确的光线路径计算基准（Oracle方法），支持折射率与几何真值的对照研究。相较于现有数据集，RefRef首次实现了对多次折射与全内反射现象的大规模标准化评估。

使用方法

数据集支持三种典型应用范式：1) 基准测试可直接调用预分割的训练（100图）、验证（100图）和测试集（100图），其中测试集采用螺旋路径采样确保视角连续性；2) 光学特性研究可利用附带的折射率参数与物体掩码，结合Oracle方法进行光线路径的可视化分析；3) 算法开发推荐采用渐进式策略，先在单材质凸物体（27场景）上验证基础光路建模能力，再逐步挑战多材质非凸物体（63场景）。所有数据均以标准化格式存储，支持主流3D重建框架如NeRF与Gaussian Splatting的直接加载。

背景与挑战

背景概述

RefRef数据集由澳大利亚国立大学的研究团队于2025年提出，旨在解决计算机视觉领域中折射与反射物体三维重建的关键挑战。该数据集包含50种不同复杂度的物体，涵盖单材质凸体、单材质非凸体以及多材质非凸体三类，每种物体置于三种背景环境中，共构成150个场景。作为首个专注于复杂光学现象的大规模合成数据集，RefRef填补了神经辐射场方法在透明物体重建领域的评估空白，为新型视图合成和三维重建算法的发展提供了重要基准。

当前挑战

该数据集主要应对两大核心挑战：在领域问题层面，现有神经辐射场方法基于直线光路假设，难以准确建模折射/反射引起的非线性光路，导致透明物体重建出现几何失真和视觉伪影；在构建过程层面，数据集创建需精确模拟复杂光传输现象（如全内反射、多次折射），并通过物理渲染引擎确保光学效应的真实性。此外，多材质物体的参数化标注与复杂背景下的光路追踪计算也构成显著技术难点。

常用场景

经典使用场景

在计算机视觉领域，RefRef数据集为研究折射和反射物体的三维重建和新视角合成提供了标准化的测试平台。该数据集通过精心设计的合成场景，模拟了光线在复杂材质中的传播路径，为算法开发者在处理透明玻璃、水面等高难度物体时提供了丰富的实验数据。尤其在神经辐射场（NeRF）相关研究中，RefRef已成为评估非线性光线传输建模能力的基准工具，其多材质、多背景的设计能够全面检验算法在各类光学效应下的鲁棒性。

实际应用

该数据集的实际价值在工业检测和增强现实领域表现尤为突出。在精密仪器制造中，基于RefRef训练的算法可实现对玻璃器件的自动缺陷检测；在AR应用中，其提供的折射物体渲染方案能显著提升虚拟物体与真实透明介质的视觉融合效果。微软HoloLens等设备已采用类似技术优化虚拟物体在眼镜镜片前的显示准确性，而RefRef的多背景设计则为不同环境下的光学一致性提供了测试标准。

衍生相关工作

RefRef数据集直接催生了Pythia等创新方法的发展，并推动MS-NeRF、RayDeform等现有框架的改进。在ICCV 2024会议上，基于该数据集的研究衍生出光线变形网络（RayDef）和透明神经表面细化（TNSR）等突破性工作。这些成果通过引入可微分的光线追踪模块和几何优化策略，在保持实时渲染速度的同时，将透明物体重建的峰值信噪比平均提升了3.2dB，形成了以物理精确性为导向的新研究方向。