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.

Zitat

@article{yao2020blendedmvs, title={BlendedMVS: Ein umfangreicher Datensatz für verallgemeinerte Multi-View-Stereo-Netzwerke}, Autor={Yao, Yao und Luo, Zixin und Li, Shiwei und Zhang, Jingyang und Ren, Yufan und Zhou, Lei und Fang, Tian und Quan, Long} Zeitschrift={Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)}, Jahr={2020} }