NERFBK: A High-Quality Benchmark for NERF-Based 3D Reconstruction

要約

このペーパーでは、NeRF ベースの 3D 再構成アルゴリズムのテストと比較のために特別に設計された NeRFBK と呼ばれる新しい実データセットと合成データセットを紹介します。
高品質の 3D 再構成はさまざまな分野で大きな可能性を秘めており、画像ベースのアルゴリズムの進歩により、新しい高度な技術を評価することが不可欠になっています。
ただし、正確なグラウンド トゥルースを使用して多様なデータを収集することは困難であり、関連するすべてのアプリケーションを網羅できるわけではありません。
NeRFBK データセットは、NeRF ベースのアルゴリズムをテストおよび比較するための、高解像度の画像とビデオ、およびカメラ パラメーターを備えたマルチスケールの屋内および屋外データセットを提供することで、この問題に対処します。
このペーパーでは、NeRFBK ベンチマークの設計と作成、さまざまな例とアプリケーション シナリオを紹介し、3D 再構築の分野を前進させる可能性を強調します。

要約(オリジナル)

This paper introduces a new real and synthetic dataset called NeRFBK specifically designed for testing and comparing NeRF-based 3D reconstruction algorithms. High-quality 3D reconstruction has significant potential in various fields, and advancements in image-based algorithms make it essential to evaluate new advanced techniques. However, gathering diverse data with precise ground truth is challenging and may not encompass all relevant applications. The NeRFBK dataset addresses this issue by providing multi-scale, indoor and outdoor datasets with high-resolution images and videos and camera parameters for testing and comparing NeRF-based algorithms. This paper presents the design and creation of the NeRFBK benchmark, various examples and application scenarios, and highlights its potential for advancing the field of 3D reconstruction.

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