本稿では、単眼およびステレオRGB画像からの屋外深度推定を目的とした新しいデータセットを提案する。このデータセットは歩行者の視点から収集されたものである。現在、最先端のアプローチは、従来の画像認識手法を上回ることが実証された深層学習ベースの技術を活用している。しかし、これらの手法は大量の信頼性の高い真値データを必要とする。既存の深度推定に利用可能な複数のデータセットは存在するが、人間の視点（エゴセントリック）における屋外シーンに特化したものはほとんど存在しない。本研究で提示するデータセットは、人間の視点から得られた高精細なカラー画像フレームと対応する深度マップの多数を含んでおり、本研究で示すように、人間の行動との相互作用やデータの高い多様性も特徴として備えている。