OpenIllumination: A Multi-Illumination Dataset for Inverse Rendering Evaluation on Real Objects

要約

OpenIllumination を紹介します。これは、72 のカメラ ビューと多数の異なる照明の下で撮影された、さまざまなマテリアルを持つ 64 のオブジェクトの 108,000 を超える画像を含む現実世界のデータセットです。
データセット内の各画像に対して、正確なカメラ パラメーター、照明グラウンド トゥルース、および前景セグメンテーション マスクが提供されます。
私たちのデータセットにより、実際のオブジェクトのほとんどの逆レンダリングおよびマテリアル分解手法の定量的評価が可能になります。
データセット上でいくつかの最先端の逆レンダリング手法を検証し、そのパフォーマンスを比較します。
データセットとコードはプロジェクト ページ https://oppo-us-research.github.io/OpenIllumination にあります。

要約(オリジナル)

We introduce OpenIllumination, a real-world dataset containing over 108K images of 64 objects with diverse materials, captured under 72 camera views and a large number of different illuminations. For each image in the dataset, we provide accurate camera parameters, illumination ground truth, and foreground segmentation masks. Our dataset enables the quantitative evaluation of most inverse rendering and material decomposition methods for real objects. We examine several state-of-the-art inverse rendering methods on our dataset and compare their performances. The dataset and code can be found on the project page: https://oppo-us-research.github.io/OpenIllumination.

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