Non-central panorama indoor dataset

要約

全方位画像は、学習ベースのシーン理解アルゴリズムの主要な情報源の 1 つです。
ただし、全方位画像の注釈付きデータセットでは、これらの学習ベースのアルゴリズム開発のペースを維持することはできません。
さまざまなパノラマの中で、標準的な中央パノラマとは対照的に、非中央パノラマは、環境の 3D 情報を取得できる画像の歪みの幾何学的情報を提供します [2]。
しかし、商用の非中央デバイスが不足していたため、これまでこの種のパノラマのデータセットはありませんでした。
このデータ ペーパーでは、屋内シーンを理解するための非中心パノラマの最初のデータセットを紹介します。
データセットは、約 650 の異なる部屋で撮影された {\bf 2574} RGB 非中心パノラマで構成されています。
各パノラマには深度マップと注釈が関連付けられており、構造エッジ マップとして画像から部屋のレイアウト、画像内のコーナーのリスト、部屋の 3D コーナー、およびカメラのポーズを取得します。
画像はフォトリアリスティックな仮想環境から取得され、ピクセル単位で自動的に注釈が付けられます。

要約(オリジナル)

Omnidirectional images are one of the main sources of information for learning based scene understanding algorithms. However, annotated datasets of omnidirectional images cannot keep the pace of these learning based algorithms development. Among the different panoramas and in contrast to standard central ones, non-central panoramas provide geometrical information in the distortion of the image from which we can retrieve 3D information of the environment [2]. However, due to the lack of commercial non-central devices, up until now there was no dataset of these kinds of panoramas. In this data paper, we present the first dataset of non-central panoramas for indoor scene understanding. The dataset is composed by {\bf 2574} RGB non-central panoramas taken in around 650 different rooms. Each panorama has associated a depth map and annotations to obtain the layout of the room from the image as a structural edge map, list of corners in the image, the 3D corners of the room and the camera pose. The images are taken from photorealistic virtual environments and pixel-wise automatically annotated.

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