MV3DPT ist der erste Benchmark-Datensatz, der speziell für die Aufgabe des „Multi-View Arbitrary 3D Point Tracking“ entwickelt wurde und 2025 von der ETH Zürich, dem Microsoft Mixed Reality and Artificial Intelligence Laboratory, der Carnegie Mellon University und anderen Institutionen veröffentlicht wurde. Die relevanten Forschungsergebnisse sind „Multi-View 3D-Punktverfolgung", das für ICCV 2025 (Oral) ausgewählt wurde, zielt darauf ab, eine Forschungsgrundlage für die "stabile Online-Verfolgung beliebiger 3D-Punkte in dynamischen Szenen aus mehreren Kameraperspektiven" zu schaffen.

Der Datensatz besteht aus drei Teilmengen:

• MV-Kubric: Ein synthetischer Trainingsdatensatz, der eine Multi-View-Version der Single-View-Kubric-Daten ist und etwa 5.000 synthetische Multi-View-Sequenzen (mehrere Kameraperspektiven) enthält.
• Panoptic Studio: Ein realitätsnaher Bewertungsmaßstab, der 10 dynamische Szenen wie Basketballspielen, Spielen mit Spielzeug und Jonglieren abdeckt und zum Testen der Leistung von Modellen in realen Umgebungen verwendet wird.
• DexYCB Multiview: Ein weiteres realitätsnahes Evaluierungsset, das auf den DexYCB-Daten basiert und echte 3D-Trajektorien von Händen und Objekten enthält.

Dieser Datensatz umfasst synthetische und reale Szenen sowie Multi-View-Fusion-Daten, kann für robuste Vorhersagen unter Okklusion verwendet werden, eignet sich zum Trainieren und Bewerten dreidimensionaler Punktverfolgungsmodelle und wird häufig in Computer Vision- und Robotik-bezogenen Szenarien verwendet.