Este artículo presenta un conjunto de datos de escenas de vistas múltiples a gran escala llamado DL3DV-10K, así como resultados de investigación basados en este conjunto de datos. Este conjunto de datos está diseñado para superar los desafíos en la síntesis de vistas neuronales, y el equipo de investigación lo utilizó para evaluar los métodos existentes y proponer el punto de referencia de rendimiento DL3DV-140. Los resultados de la investigación muestran que el uso de DL3DV-10K para entrenar previamente IBRNet puede mejorar significativamente el rendimiento de los métodos avanzados existentes, destacando la importancia de los conjuntos de datos de escenas reales a gran escala para promover el desarrollo del aprendizaje de métodos NeRF generales.
DL3DV-10K es un conjunto de datos de escenas de vistas múltiples a gran escala diseñado para abordar los desafíos en la síntesis de vistas neuronales. El equipo de investigación evaluó los métodos existentes utilizando DL3DV-10K y propuso el punto de referencia de rendimiento DL3DV-140. Los resultados muestran que al utilizar DL3DV-10K para entrenar previamente IBRNet, el rendimiento de los métodos avanzados actuales se puede mejorar significativamente. El estudio enfatiza la importancia de los conjuntos de datos de escenarios reales a gran escala para promover el desarrollo de métodos NeRF generales basados en el aprendizaje.En definitiva, el conjunto de datos DL3DV-10K y la investigación relacionada han aportado nuevos avances al campo de la síntesis de vistas neuronales, han proporcionado un importante valor de referencia para futuras investigaciones y han confirmado aún más la clave de los conjuntos de datos a gran escala para promover el desarrollo de tecnologías artificiales. efecto de la tecnología de inteligencia.