深度学习的三维重建 大型数据集 对比介绍（DTU数据集、Tanks and Temples 数据集、ETH3D 数据集、BlendedMVS数据集） MVS类论文中最受欢迎的大型数据集论文下载

近几年，在MVS类论文中使用最为广泛的大型数据集分别是DTU数据集、Tanks and Temples 数据集、ETH3D 数据集 、数据集。

对于基于学习的MVS训练，深度图是必不可少的，而评估是基于点云的。对基于平面扫描的多视图立体视觉技术的深度学习中，如果一个数据集不包含地面真实摄像机标定，或者使用开源软件获得地面真值标定，那么它可能不适合训练，因为平面扫描对摄像机标定中的噪声很敏感。

1 DTU数据集

DTU数据集是Aanæs等人2106年发布的一个大规模的MVS数据集，是在受控的实验室环境中采集的，具有精确的摄像机轨迹。

它包含在7种不同光照条件下的49或64个视图的124个场景，共128组图片，每组数据由RGB图像和相应的相机参数组成，并提供了使用结构光扫描的真值点云。该数据集是近年来在MVS类论文中最受欢迎的训练与评估集。