somethings_missing_here
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Somethings Missing Here是一个用于训练和评估缺失物体检测任务的图像对数据集。每个样本包含一对视角对齐的“之前/之后”图像，展示同一场景在移除一个或多个物体前后的变化，并附带标签说明缺失的物体。数据集由两部分组成：一部分源于Remove360数据集中的室内外场景，通过SIFT特征匹配和RANSAC单应性变换对齐得到146对（124正22负）；另一部分由作者亲自拍摄（DeTaken），包含13个场景的87对（50正37负）和8个测试场景的24对（24正）。测试集还包含1个Remove360子场景的3对。所有图像对以目录结构组织：训练集和测试集各自按集合（DeTaken或Remove360_based）、场景、对（pair_<nn>）存放，每对包含before.jpg、after.jpg和label.json。标签格式为{"missing": true/false, "items": ["物体名"]}。Remove360_based子集已进行像素级对齐，而DeTaken子集为手持重拍，未精确对齐。数据集还提供了详细的生成流程（下载、裁剪、匹配、筛选、标注）和已知限制（如部分图像截断、残留视差）。该数据集适用于图像分类、变化检测、孪生网络等任务，采用CC-BY-NC-4.0许可证。
Somethings Missing Here is an image-pair dataset for training and evaluating missing object detection tasks. Each sample contains a pair of perspective-aligned "before/after" images, showing the changes of the same scene before and after one or more objects are removed, with labels indicating the missing objects. The dataset consists of two parts: one part originates from indoor and outdoor scenes in the Remove360 dataset, and 146 pairs (124 positive and 22 negative) are obtained via SIFT feature matching and RANSAC homography transformation alignment; the other part is personally captured by the authors (DeTaken), including 87 pairs (50 positive and 37 negative) across 13 scenes and 24 pairs (24 positive) from 8 test scenes. The test set also includes 3 pairs from one Remove360 sub-scene. All image pairs are organized in a directory structure: the training set and test set are stored respectively by collection (DeTaken or Remove360_based), scene, and pair (pair_<nn>), with each pair containing before.jpg, after.jpg, and label.json. The label format is {"missing": true/false, "items": ["object name"]}. The Remove360_based subset has undergone pixel-level alignment, while the DeTaken subset was re-shot with handheld devices and not precisely aligned. The dataset also provides detailed generation workflows (download, cropping, matching, filtering, annotation) and known limitations (such as partial image truncation and residual parallax). This dataset is suitable for tasks including image classification, change detection, and siamese networks, and is released under the CC-BY-NC-4.0 license.
数据集概述：Somethings Missing Here
基本信息
- 许可证：CC-BY-NC-4.0
- 任务类别：图像分类
- 标签：变化检测、缺失物体检测、图像对、孪生网络
- 数据规模：样本数 < 1K
数据集简介
该数据集包含视角对齐的“之前/之后”图像对，用于训练和评估缺失物体检测任务。每个图像对展示同一场景在近似相同视角下的两张图片，其中一张包含一个或多个物体，另一张为移除物体后的图像，并附有标签标注被移除的物体名称。
数据来源
- Remove360 派生对（training/Remove360_based/）：源自 simkoc/Remove360 数据集，通过视角匹配和对齐构建。
- 原创照片（training/DeTaken/）：由数据集作者拍摄的原始照片。
- 测试集（test/）：包含训练集中未出现的场景，用于模型泛化评估。
数据结构
training/ ├── DeTaken/ # 作者原始照片 │ └── <scene>/ # 场景目录（如 boxes, cabinet_window, magnets 等） │ └── pair_<nn>/ │ ├── before.jpg # 之前图像 │ ├── after.jpg # 之后图像 │ └── label.json # {"missing": true, "items": ["<移除物体>"]} 或 {"missing": false, "items": []} └── Remove360_based/ # Remove360 派生对 └── <scene>/ # 场景（如 backyard_big_tree, bedroom, office 等） └── pair_<nn>/ test/ ├── DeTaken/ # 未出现在训练集中的场景 └── Remove360_based/ └── test_backyard/ # 保留的 Remove360 测试对
数据统计
| 数据集划分 | 来源集合 | 场景数 | 图像对数 | 正样本 | 负样本 |
|---|---|---|---|---|---|
| 训练集 | DeTaken | 18 | 143 | 79 | 64 |
| 训练集 | Remove360_based | 8 | 143 | 121 | 22 |
| 测试集 | DeTaken | 9 | 44 | 36 | 8 |
| 测试集 | Remove360_based | 1 | 3 | 3 | 0 |
图像对齐特点
- Remove360_based 子集：
before.jpg被扭曲到after.jpg的相机坐标系，并裁剪至共同有效区域，两图是像素级对齐且尺寸相同。 - DeTaken 子集：手持重拍，视角大致相同但非像素对齐。
Remove360_based 子集细节
- 共 146 对图像（124 正样本、22 负样本），覆盖 9 个场景和 9 种被移除物体。
- Remove360 的大型后院场景按区域拆分为三个子场景（big tree lawn、brick patio、toy corner）。
- 生成流程：下载 → 有效区域裁剪 → SIFT 特征匹配（Lowe ratio 0.75）→ RANSAC 单应性验证（重投影阈值 4px、至少 40 内点）→ 接受标准（互覆盖 ≥85%、零均值归一化相关 ≥0.475）→ 对齐与裁剪 → 标注 → 人工审核 → 负样本构建（同侧图像对配对，覆盖上限 96%）。
已知局限性
- 无 playhouse 对：该场景所有图像在 Hub 上被截断至约 6% 内容，低于可用标准。
- Stroller 对为半高图：该场景图像被截断至上半部分，得到宽幅条带（约 3900×1000）而非全幅（约 4000×2200）。
- 残余视差：每对仅使用单一单应性对齐，近距离前景几何上可能存在微小视差。
- 移除物体以外的其他物体在两次拍摄间可能略有移位。
许可与引用
Remove360_based/ 子集是 simkoc/Remove360 的衍生作品，采用相同的 CC-BY-NC-4.0 许可证，整个数据集也采用该许可证。使用该数据集时，请引用原始 Remove360 论文（arXiv:2508.11431）。
