CamVid-30K

CamVid-30K数据集是一个开放源代码的大型4D数据集，旨在支持各种动态3D任务。该数据集包括从VIPSeg、OpenVid-1M和WebVid-10M收集的视频，并使用数据整理管道进行了相机注释。数据集的结构包括多个批次的压缩文件，解压后每个样本包含图像和COLMAP源文件。由于WebVid-10M的数据不可用，因此不提供包含WebVid-10M视频的数据。数据集遵循CC-BY-4.0许可，用户在使用视频样本时必须遵守相关许可。The CamVid-30K dataset is an open-source large-scale 4D dataset developed to support various dynamic 3D tasks. It comprises videos collected from VIPSeg, OpenVid-1M, and WebVid-10M, with camera annotations generated through a dedicated data curation pipeline. The dataset is structured into multiple batches of compressed files; upon decompression, each sample contains images and COLMAP source files. Owing to the unavailability of WebVid-10M data, the subset incorporating WebVid-10M videos is not provided. The dataset is licensed under CC-BY-4.0, and users are required to comply with the corresponding license terms when utilizing the video samples.

原始信息汇总

CamVid-30K 数据集概述

基本信息

• 许可证: CC-BY-4.0
• 任务类别: image-to-3d
• 语言: 英语 (en)
• 标签: 4d, 3d, image-to-4d
• 数据集名称: CamVid-30K
• 数据规模: 10K<n<100K

数据集简介

CamVid-30K 是一个大规模的 4D 数据集，旨在支持各种动态 3D 任务。该数据集包含从 VIPSeg、OpenVid-1M 和 WebVid-10M 收集的视频，并使用数据处理管道进行相机标注。

数据结构

数据集以压缩文件形式组织，解压后每个样本包含图像和 COLMAP 源文件。

压缩文件结构

DATA_PATH └─ camvid-vipseg └─ batch_1.zip └─ batch_2.zip └─ camvid-openvid └─ batch_1.zip └─ batch_2.zip └─ ...

解压后样本结构

VIDEO_ID └─ images └─ *.jpg └─ 0 └─ cameras.bin └─ images.bin └─ points3D.bin └─ project.ini

许可证

CamVid-30K 数据集基于 CC-BY-4.0 许可证发布。视频样本来自公开数据集，用户需遵循相关许可证。

引用

@article{zhao2024genxd, title={GenXD: Generating Any 3D and 4D Scenes}, author={Zhao, Yuyang and Lin, Chung-Ching and Lin, Kevin and Yan, Zhiwen and Li, Linjie and Yang, Zhengyuan and Wang, Jianfeng and Lee, Gim Hee and Wang, Lijuan}, journal={arXiv preprint arXiv:2411.02319}, year={2024}}

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

CamVid-30K数据集的构建基于大规模的4D数据集需求，旨在支持动态3D任务的研究。该数据集通过整合来自VIPSeg、OpenVid-1M和WebVid-10M的视频资源，并利用自定义的数据整理流程对这些视频进行标注和处理，最终形成了包含丰富动态场景信息的4D数据集。每个样本包含图像文件和COLMAP源文件，确保了数据的高质量和多样性。

特点

CamVid-30K数据集的显著特点在于其首次公开的大规模4D数据集特性，涵盖了从静态图像到动态场景的全面转换。数据集中的视频样本来自多个公开数据集，经过精心筛选和标注，确保了数据的高质量和多样性。此外，数据集的结构化存储方式使得研究人员能够方便地进行数据访问和处理。

使用方法

使用CamVid-30K数据集时，用户需先解压数据集文件，每个样本包含图像和COLMAP源文件，这些文件为动态3D任务提供了必要的数据支持。用户可以通过访问数据集的官方项目页面获取更多详细信息，并根据CC-BY-4.0许可协议合法使用数据。对于WebVid-10M子集的使用，用户需额外联系数据集维护者以获取进一步的许可。

背景与挑战

背景概述

CamVid-30K数据集是由Yuyang Zhao等人于2024年提出的，旨在支持动态3D任务的大规模4D数据集。该数据集首次公开发布，涵盖了从VIPSeg、OpenVid-1M和WebVid-10M等多个公开数据集中提取的视频，并通过自定义的数据整理流程进行相机标注。CamVid-30K的推出标志着4D数据集领域的一个重要里程碑，为研究者提供了丰富的资源，以探索和开发动态场景下的3D和4D生成技术。

当前挑战

CamVid-30K数据集在构建过程中面临多项挑战。首先，整合来自不同来源的视频数据并确保其一致性和质量是一项复杂的任务。其次，为动态场景生成准确的3D和4D标注需要先进的计算机视觉技术和大量的计算资源。此外，由于WebVid-10M数据集的限制，部分数据无法公开提供，这进一步增加了数据集的构建难度。这些挑战不仅影响了数据集的完整性，也对后续的研究和应用提出了更高的技术要求。

常用场景

经典使用场景

CamVid-30K数据集以其大规模的4D视频数据和精细的3D标注，成为动态3D任务研究的核心资源。该数据集广泛应用于场景重建、动态物体追踪和4D场景生成等经典场景。通过整合来自VIPSeg、OpenVid-1M和WebVid-10M的视频数据，CamVid-30K为研究人员提供了丰富的动态场景样本，支持从图像到3D/4D空间的深度学习模型训练与验证。

实际应用

在实际应用中，CamVid-30K数据集为自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域提供了强大的技术支持。例如，在自动驾驶中，该数据集可用于训练和验证动态场景感知与预测模型，提升车辆对复杂交通环境的理解能力。此外，在虚拟现实和增强现实中，CamVid-30K可用于生成逼真的动态场景，增强用户体验。

衍生相关工作

基于CamVid-30K数据集，研究者们开发了一系列经典工作，包括动态场景重建算法、4D场景生成模型以及时间序列中的物体追踪技术。这些工作不仅推动了计算机视觉领域的技术进步，还为相关领域的实际应用提供了理论与技术支持。例如，基于CamVid-30K的动态场景重建算法已在自动驾驶和虚拟现实中得到广泛应用。