我们提出了一种新颖的高分辨率且具有挑战性的立体数据集，将室内场景与密集且准确的地面真相差异进行注释。我们的数据集特有的是几个镜面和透明表面的存在，即最先进的立体声网络故障的主要原因。我们的采集管道利用了一种新颖的深时空立体声框架，该框架可以轻松，准确地以亚像素精度进行标记。我们总共发布了在64个不同场景中收集的419个样本，并用密集的地面真相差异进行注释。每个样本包括高分辨率对 (12 mpx)

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NLVR2

视觉-语言推理

多模态理解

NLVR2包含以成对照片为基础的人书英语句子的107,292示例。NLVR2保留了NLVR的语言多样性，同时包括更多视觉上复杂的图像。

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CarFusion

3D重建

自动驾驶

从宽基线、未校准和非同步的相机中观察到的多个动态刚性物体（例如车辆）的快速准确的 3D 重建具有挑战性。一方面，特征跟踪在每个视图中都能很好地工作，但由于视野重叠有限或由于遮挡，很难在多个摄像机之间进行对应。另一方面，深度学习的进步导致强大的检测器可以跨不同的视点工作，但对于基于三角剖分的重建仍然不够精确。在这项工作中，我们开发了一个框架来融合单视图特征轨迹和多视图检测到的部分位置，以显着改善移动

OpenDataLab2026-07-12 更新100

EORSSD (Extended Optical Remote Sensing Saliency Detection)

遥感显著性检测

扩展光学遥感显着性检测 (EORSSD) 数据集是 ORSSD 数据集的扩展。这个新数据集比原始数据集更大、更多样化。它包含 2,000 张图像和相应的像素级地面实况，其中包括许多语义上有意义但具有挑战性的图像。

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