3DRealCar 首个大规模 3D 真实汽车数据集

该数据集为昆士兰大学、悉尼科技大学和理想汽车等于 2024 年提出的，这是第一个大规模 3D 实车数据集，包含 2500 辆在真实场景中拍摄的汽车。相关论文成果为「3DRealCar: An In-the-wild RGB-D Car Dataset with 360-degree Views」。

3DRealCar 的目标是可以成为促进汽车相关任务的宝贵资源。 3DRealcar 包含各种颜色、汽车类型、品牌的详细注释，甚至汽车解析图。特别是，数据集包含三种汽车表面的照明条件，并对现有方法提出了挑战。

数据集特点

• 高容量：2,500 辆汽车经过 3D 扫描仪的精心扫描，获得具有真实世界尺寸的汽车图像和点云；
• 高质量：每辆汽车平均在 200 个密集的高分辨率 360 度 RGB-D 视图中捕获，从而实现高保真 3D 重建；
• 高多样性：数据集包含来自 100 多个品牌的各种汽车，在三种不同的光照条件下收集，包括反光、标准和黑暗。