：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。
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