Pano3D
收藏OpenDataLab2026-05-17 更新2024-05-09 收录
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资源简介:
Pano3D是从球形全景图进行深度估计的新基准。其目标是以一致和全面的方式推动这项任务的进展。Pano3D 360深度估计基准提供了标准的Matterport3D训练和测试拆分,以及用于测试和训练的辅助GibsonV2分区。后者用于零拍跨数据集传输性能评估,并将其分解为3个不同的拆分,每个拆分都集中在特定的泛化轴上。
Pano3D is a novel benchmark for depth estimation from spherical panoramic images. Its goal is to advance this task in a consistent and comprehensive manner. The Pano3D 360° depth estimation benchmark provides standard training and test splits of Matterport3D, as well as auxiliary GibsonV2 partitions for both training and testing. The latter is utilized for zero-shot cross-dataset transfer performance evaluation, and it is divided into three distinct splits, each focusing on a specific generalization axis.
提供机构:
OpenDataLab
创建时间:
2022-11-02
搜集汇总
数据集介绍

背景与挑战
背景概述
Pano3D是一个专注于从球形全景图进行深度估计的基准数据集,包含Matterport3D和GibsonV2的标准训练与测试拆分,旨在促进360度深度估计技术的研究与发展。该数据集由希腊研究和技术中心与马德里理工大学于2021年发布。
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