机器学习/深度学习一切主题 (学习范式/任务/应用/模型/道德/交叉学科/数据集/框架/教程) 的资源列表汇总此列表包含380+

机器学习/深度学习一切主题 (学习范式/任务/应用/模型/道德/交叉学科/数据集/框架/教程) 的资源列表汇总此列表包含380+条目（2021年12月），这个项目的愿景是： 帮助初学者理解 #机器学习 的各种分支和最新进展； 帮助研究者快速熟悉、了解新的研究方向； 帮助工程师寻找合适的教程和工具以解决实际问题

：针对基于深度学习的3D视觉的大规模场景数据集

：针对基于深度学习的3D视觉的大规模场景数据集 基于深度学习的3D视觉领域已经取得了显著的进步，从神经辐射场（NeRF）驱动的3D表示学习到应用于全新视角合成（NVS）。然而，当前的针对基于深度学习的3D视觉的场景级别数据集，不管是只限于虚构环境或者狭窄的现实世界场景的选择，都非常框定。这种局限性限制了我们对现有方法进行全面的基准测试，也限制了在基于深度学习的3D分析中可能探索的领域。 为了填补这个空白，我们提出了DL3DV-10K，一个大规模场景数据集，包含51.2百万帧，从10,510个视频中捕获，涵盖了65种热点（POI）地点，包括有边界和无边界的场景，呈现出不同层次的反射、透明度和光照。 我们对DL3DV-10K进行了全新视角合成（NVS）方法的全面基准测试，揭示出NVS未来研究的宝贵观察。此外，我们利用DL3DV-10K进行的通用化NeRF初步学习研究取得了令人鼓舞的结果，突显了大规模场景级别数据集对于建立学习3D表示的基础模型的重要性。