DL3DV-10K: A Large-Scale Scene Dataset for Deep Learning-based 3D Vision

📄 arXiv: 2312.16256v2 📥 PDF

作者: Lu Ling, Yichen Sheng, Zhi Tu, Wentian Zhao, Cheng Xin, Kun Wan, Lantao Yu, Qianyu Guo, Zixun Yu, Yawen Lu, Xuanmao Li, Xingpeng Sun, Rohan Ashok, Aniruddha Mukherjee, Hao Kang, Xiangrui Kong, Gang Hua, Tianyi Zhang, Bedrich Benes, Aniket Bera

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2023-12-26 (更新: 2023-12-29)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出DL3DV-10K大规模场景数据集，促进深度学习3D视觉研究与通用NeRF学习。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D视觉 大规模数据集 神经辐射场 新视角合成 场景理解 深度学习 基准测试

📋 核心要点

  1. 现有3D视觉数据集规模小、场景单一，限制了深度学习方法的基准测试和3D分析的探索。
  2. 提出DL3DV-10K大规模数据集，包含真实场景视频，覆盖多种POI位置和光照条件，旨在弥补现有数据集的不足。
  3. 在DL3DV-10K上对NVS方法进行基准测试，并初步验证了其在学习通用NeRF方面的潜力，为未来研究提供支持。

📝 摘要（中文）

我们见证了基于深度学习的3D视觉的显著进展，从基于神经辐射场（NeRF）的3D表示学习到新视角合成（NVS）的应用。然而，现有的用于基于深度学习的3D视觉的场景级数据集，要么局限于合成环境，要么局限于对真实世界场景的狭窄选择，这非常不足。这种不足不仅阻碍了对现有方法的全面基准测试，而且限制了在基于深度学习的3D分析中可以探索的内容。为了解决这个关键差距，我们提出了DL3DV-10K，一个大规模的场景数据集，包含来自10,510个视频的5120万帧，这些视频是从65种类型的兴趣点（POI）位置捕获的，涵盖了有界和无界场景，具有不同程度的反射、透明度和光照。我们对DL3DV-10K上的最新NVS方法进行了全面的基准测试，这揭示了未来NVS研究的宝贵见解。此外，我们在一个试点研究中获得了令人鼓舞的结果，即从DL3DV-10K学习可泛化的NeRF，这表明了大规模场景级数据集对于开辟通往学习3D表示的基础模型的道路的必要性。我们的DL3DV-10K数据集、基准测试结果和模型将在https://dl3dv-10k.github.io/DL3DV-10K/上公开访问。

🔬 方法详解

问题定义：现有深度学习3D视觉数据集规模和多样性不足，无法充分评估和推动相关算法的发展。具体来说，数据集要么是合成的，缺乏真实感；要么是真实场景，但覆盖范围有限，难以泛化到各种复杂环境。这阻碍了新算法的开发和现有算法的改进。

核心思路：论文的核心思路是构建一个大规模、多样化的真实场景数据集，以提供更全面的训练和评估数据。通过覆盖各种类型的场景、光照条件和物体属性，旨在促进深度学习模型在3D视觉任务中的泛化能力和鲁棒性。

技术框架：DL3DV-10K数据集包含从10,510个视频中提取的5120万帧，这些视频是从65种类型的兴趣点（POI）位置捕获的。这些POI位置涵盖了有界和无界场景，具有不同程度的反射、透明度和光照。数据集的设计旨在模拟真实世界的多样性和复杂性，为深度学习模型提供更具挑战性的训练环境。

关键创新：该论文的关键创新在于数据集的规模和多样性。与现有数据集相比，DL3DV-10K在场景数量、帧数和场景类型方面都具有显著优势。这种大规模和多样性使得该数据集能够更好地支持深度学习模型在3D视觉任务中的训练和评估，并促进相关算法的泛化能力。

关键设计：数据集的构建过程中，作者精心选择了65种类型的POI位置，以确保场景的多样性。同时，他们还考虑了不同程度的反射、透明度和光照条件，以模拟真实世界的光照变化。此外，数据集还提供了详细的标注信息，包括相机姿态、深度图和语义分割等，以支持各种3D视觉任务。

📊 实验亮点

论文在DL3DV-10K上对最新的NVS方法进行了基准测试，揭示了现有方法在处理复杂场景时的局限性，为未来的研究方向提供了宝贵的见解。此外，初步实验表明，利用DL3DV-10K可以学习到具有良好泛化能力的NeRF模型，验证了该数据集在推动通用3D表示学习方面的潜力。

🎯 应用场景

DL3DV-10K数据集可广泛应用于新视角合成、三维重建、场景理解等领域。它能够推动自动驾驶、机器人导航、虚拟现实/增强现实等应用的发展，并为构建更强大的三维视觉基础模型奠定基础，具有重要的学术价值和工业应用前景。

📄 摘要（原文）

We have witnessed significant progress in deep learning-based 3D vision, ranging from neural radiance field (NeRF) based 3D representation learning to applications in novel view synthesis (NVS). However, existing scene-level datasets for deep learning-based 3D vision, limited to either synthetic environments or a narrow selection of real-world scenes, are quite insufficient. This insufficiency not only hinders a comprehensive benchmark of existing methods but also caps what could be explored in deep learning-based 3D analysis. To address this critical gap, we present DL3DV-10K, a large-scale scene dataset, featuring 51.2 million frames from 10,510 videos captured from 65 types of point-of-interest (POI) locations, covering both bounded and unbounded scenes, with different levels of reflection, transparency, and lighting. We conducted a comprehensive benchmark of recent NVS methods on DL3DV-10K, which revealed valuable insights for future research in NVS. In addition, we have obtained encouraging results in a pilot study to learn generalizable NeRF from DL3DV-10K, which manifests the necessity of a large-scale scene-level dataset to forge a path toward a foundation model for learning 3D representation. Our DL3DV-10K dataset, benchmark results, and models will be publicly accessible at https://dl3dv-10k.github.io/DL3DV-10K/.