BlendedMVS ist ein groß angelegter Multi-View-Stereo-Matching-Datensatz, der ausreichende Trainingsgrundlagen für den lernbasierten MVS-Algorithmus (Multi-View-Stereo) bietet. Der Datensatz wird durch Anwendung einer 3D-Rekonstruktionspipeline generiert, um hochwertige Texturnetze aus sorgfältig ausgewählten Szenenbildern wiederherzustellen. Es enthält mehr als 17.000 hochauflösende Bilder unterschiedlicher Szenen, darunter Städte, Gebäude, Skulpturen und kleine Objekte. Experimente zeigen, dass das mit BlendedMVS trainierte Netzwerkmodell im Vergleich zu anderen Datensätzen eine bessere Generalisierungsfähigkeit aufweist.