في هذه الورقة، نقترح مجموعة بيانات جديدة لتقدير العمق في البيئات الخارجية من صور RGB فردية وصورة مزدوجة (ستيريو). تم جمع هذه المجموعة من منظور مشاة. حاليًا، تُستخدم أحدث الأساليب التكنولوجية بالاعتماد على تقنيات التعلم العميق، التي أثبتت تفوقها على الأساليب التقليدية المتطورة في مجال رؤية الحاسوب. ومع ذلك، تتطلب هذه الأساليب كميات كبيرة من البيانات الحقيقية الموثوقة. وعلى الرغم من وجود عدة مجموعات بيانات موجودة بالفعل التي يمكن استخدامها لتقدير العمق، إلا أن معظمها لا يركز على البيئات الخارجية من منظور شخصي (إيغوسنتريك). تُقدّم مجموعتنا بيانات عددًا كبيرًا من أزواج الإطارات الملونة عالية الدقة والخرائط المقابلة للعمق من منظور بشري. بالإضافة إلى ذلك، تتميز المجموعة المقترحة بوجود تفاعلات بشرية وتباين كبير في البيانات، كما يُظهر ذلك في هذا العمل.