3D Reconstruction & 3D Deep Learning Datasets

收集了一系列用于3D重建和深度学习的数据集，提供了下载链接。数据集包括多种类型，如互联网图像、小对象和户外场景，每个数据集都详细列出了其来源、图像数量、大小、下载链接和地面真实数据情况。

A collection of datasets for 3D reconstruction and deep learning has been compiled, providing download links. The datasets encompass a variety of types, including internet images, small objects, and outdoor scenes. Each dataset is detailed with its source, number of images, size, download links, and the availability of ground truth data.

原始信息汇总

数据集概述

1. 3D重建与3D深度学习数据集

1.1 3D重建数据集（SfM & MVS）

1.1.1 互联网图像

数据集	托管源	图像数量	大小	下载链接	地面实况
Notre Dame	Photo Tourism group	715	1.8 GB	http://phototour.cs.washington.edu/datasets/	无
Quad6k	BigSFM / DISCO	-	8 GB	http://vision.soic.indiana.edu/projects/disco/	有
Dubrovnik6K	Location & Recognition	-	3.4 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/p2f/	无
Rome16K	Location & Recognition	-	7 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/p2f/	无
Alamo	1Dsfm	-	2 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/1dsfm/	无
Ellis Island	1Dsfm	-	1.6 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/1dsfm/	无
Madrid Metropolis	1Dsfm	-	0.7 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/1dsfm/	无
Montreal Notre Dame	1Dsfm	-	1.6 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/1dsfm/	无
NYC_Library	1Dsfm	-	1.6 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/1dsfm/	无
Piazza del Popolo	1Dsfm	-	1.5 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/1dsfm/	无
Piccadilly	1Dsfm	-	3.7 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/1dsfm/	无
Roman Forum	1Dsfm	-	1.5 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/1dsfm/	无
Tower of London	1Dsfm	-	1.1 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/1dsfm/	无
Trafalgar	1Dsfm	-	8.5 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/1dsfm/	无
Union Square	1Dsfm	-	3.8 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/1dsfm/	无
Vienna	1Dsfm	-	3.3 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/1dsfm/	无
Yorkminster	1Dsfm	-	2.2 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/1dsfm/	无
Gendarmenmarkt	1Dsfm	-	1.0 GB	http://www.cs.cornell.edu/projects/1dsfm/	无

1.1.2 小型物体

数据集	托管源	图像数量	大小	下载链接	地面实况
bird	TUM	21	45.9 MB	https://vision.in.tum.de/data/datasets/3dreconstruction	有
beethoven	TUM	33	77.9 MB	https://vision.in.tum.de/data/datasets/3dreconstruction	有
bunny	TUM	36	84.9 MB	https://vision.in.tum.de/data/datasets/3dreconstruction	有
head	TUM	33	77.9 MB	https://vision.in.tum.de/data/datasets/3dreconstruction	有
pig	TUM	27	63.7 MB	https://vision.in.tum.de/data/datasets/3dreconstruction	有
david	Unknow	26	1.9 MB	https://github.com/AIBluefisher/3D-Recon_3D-DL_Datasets/Datasets/david	无
Ajay	Unknow	38	2.5 MB	https://github.com/AIBluefisher/3D-Recon_3D-DL_Datasets/Datasets/Ajay	无
Apple	Unknow	15	532.3 KB	https://github.com/AIBluefisher/3D-Recon_3D-DL_Datasets/Datasets/Apple	无
cathedral	Unknow	11	12.8 MB	https://github.com/AIBluefisher/3D-Recon_3D-DL_Datasets/Datasets/cathedral	无
elephant	Unknow	52	23.7 MB	https://github.com/AIBluefisher/3D-Recon_3D-DL_Datasets/Datasets/elephant	无
ET	Unknow	9	1.5 MB	https://github.com/AIBluefisher/3D-Recon_3D-DL_Datasets/Datasets/ET	无
kermit	Unknow	11	1.9 MB	https://github.com/AIBluefisher/3D-Recon_3D-DL_Datasets/Datasets/kermit	无

1.1.3 户外场景

数据集	托管源	图像数量	大小	下载链接	地面实况
Pozzoveggiani	SAMANTHA	54	4.7 MB	http://www.diegm.uniud.it/~fusiello/demo/samantha/	有
Piazza Dante	SAMANTHA	39	5.3 MB	http://www.diegm.uniud.it/~fusiello/demo/samantha/	有
Piazza Erbe	SAMANTHA	259	24 MB	http://www.diegm.uniud.it/~fusiello/demo/samantha/	有
Piazza Bra	SAMANTHA	380	821 MB	http://www.diegm.uniud.it/~fusiello/demo/samantha/	有
Piazza Bra (NEW)	SAMANTHA	331	358 MB	http://www.diegm.uniud.it/~fusiello/demo/samantha/	有
San Giacomo	SAMANTHA	269	522 MB	http://www.diegm.uniud.it/~fusiello/demo/samantha/	有
Navona	SAMANTHA	92	432 MB	http://www.diegm.uniud.it/~fusiello/demo/samantha/	有

1.1.4 大规模室内场景

数据集	托管源	图像数量	大小	下载链接	地面实况
TUM-LSI	TUM	234	-	https://github.com/NavVisResearch/NavVis-Indoor-Dataset/	有
Tanks & Temple	Tanks & Temple	-	-	https://www.tanksandtemples.org/download/	有

1.1.5 谷歌街景

数据集	托管源	图像数量	大小	下载链接	地面实况
Streetview	Google	INF	INF	https://console.cloud.google.com/storage/browser/streetview_image_pose_3d/?pli=1	有

1.1.6 航空数据集

数据集	托管源	图像数量	大小	下载链接	地面实况
PKU	PKU GIL Lab	-	-	-	等待上传

1.2 语义分割数据集

数据集	托管源	图像数量	大小	下载链接	类型
KITTI	TUM	-	-	http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_semantics.php	动态场景
PKU	PKU GIL Lab	-	-	https://github.com/PKUGIL/PSSI	航空照片
Cityscapes	Cityscapes	-	-	https://www.cityscapes-dataset.com/	城市街道场景

1.3 特征与描述符学习数据集

待更新

1.4 深度估计数据集

待更新

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

该数据集的构建方式主要通过收集和整理多个来源的3D重建和深度学习相关数据集。这些数据集涵盖了从互联网图像、小型物体、户外场景、大规模室内场景、Google Streetview到航空数据集等多个类别。每个数据集的来源、图像数量、大小以及下载链接等信息均被详细记录，以便研究者能够方便地获取和使用这些数据。此外，部分数据集还提供了地面真实数据，以支持更精确的3D重建和深度学习模型的训练与验证。

特点

该数据集的特点在于其广泛性和多样性。它不仅包含了从互联网上收集的大规模图像数据集，如Notre Dame和Dubrovnik6K，还涵盖了小型物体、户外场景和室内场景等多种类型的数据。此外，数据集的规模从几十MB到几十GB不等，适应了不同研究需求。部分数据集还提供了地面真实数据，这对于3D重建和深度学习模型的训练和评估尤为重要。

使用方法

该数据集的使用方法相对直接，研究者可以根据需求选择合适的数据集进行下载。每个数据集的下载链接均已提供，用户可以通过这些链接获取所需的数据。对于需要地面真实数据的研究，可以选择那些提供了地面真实数据的数据集。此外，数据集的多样性使得它适用于多种3D重建和深度学习任务，如结构从运动（SfM）、多视图立体（MVS）、语义分割和特征学习等。

背景与挑战

背景概述

3D重建与3D深度学习数据集的构建源于计算机视觉领域对三维空间信息获取与处理的迫切需求。该数据集由匿名研究者或团队收集，旨在为3D重建（如SfM与MVS技术）和3D深度学习提供丰富的资源。数据集涵盖了从互联网图像、小型物体到户外场景、大规模室内场景等多种类型，涉及多个知名研究机构如华盛顿大学、TUM等。其核心研究问题在于如何通过多视角图像或深度信息，精确还原物体的三维结构，推动了计算机视觉、机器人学及虚拟现实等多个领域的发展。

当前挑战

该数据集面临的挑战主要集中在数据多样性与质量的平衡上。首先，不同场景和物体的复杂性要求数据集具备广泛的覆盖范围，但这也带来了数据标注和处理的难度。其次，部分数据集缺乏地面真实值（Ground Truth），限制了其在监督学习中的应用。此外，数据集的构建过程中，如何高效地获取、存储和处理大规模图像数据，以及确保数据的一致性和准确性，也是亟待解决的技术难题。

常用场景

经典使用场景

在三维重建与三维深度学习领域，该数据集为研究者提供了丰富的资源，尤其在结构化光测量（SfM）和多视图立体（MVS）技术中表现尤为突出。通过这些数据集，研究者可以训练和验证算法在不同场景下的三维重建能力，如从互联网图像中重建历史建筑，或从户外场景中提取复杂的几何结构。此外，小型物体的三维重建也是该数据集的经典应用之一，为精细物体的几何建模提供了宝贵的训练数据。

衍生相关工作

基于该数据集，研究者们开展了多项经典工作。例如，在三维重建算法的研究中，许多论文利用这些数据集进行算法的验证和比较，推动了SfM和MVS技术的进步。此外，深度学习在三维重建中的应用也得益于这些数据集，研究者们开发了多种基于神经网络的三维重建模型。在语义分割和特征学习领域，该数据集也为相关研究提供了丰富的训练和测试数据，促进了这些领域的技术发展。

数据集最近研究

最新研究方向

在三维重建与三维深度学习领域，该数据集的最新研究方向主要集中在提升大规模场景的三维重建精度与效率。随着深度学习技术的快速发展，研究者们正致力于开发更高效的神经网络架构，以处理从多视角图像中提取的复杂几何信息。此外，结合语义分割与特征学习的数据集，研究者们也在探索如何将语义信息融入三维重建过程中，以实现更精细的三维模型生成。这些研究不仅推动了虚拟现实、增强现实等应用领域的发展，也为自动驾驶、机器人导航等实际应用提供了重要的技术支持。