Cet article présente un ensemble de données de scènes multi-vues à grande échelle nommé DL3DV-10K, ainsi que les résultats de recherche basés sur cet ensemble de données. Cet ensemble de données est conçu pour surmonter les défis de la synthèse de vues neuronales, et l'équipe de recherche l'a utilisé pour évaluer les méthodes existantes et proposer le test de performance DL3DV-140. Les résultats de la recherche montrent que l’utilisation de DL3DV-10K pour pré-entraîner IBRNet peut améliorer considérablement les performances des méthodes avancées existantes, soulignant l’importance des ensembles de données de scènes réelles à grande échelle pour promouvoir le développement de l’apprentissage des méthodes NeRF générales.
DL3DV-10K est un ensemble de données de scènes multi-vues à grande échelle conçu pour relever les défis de la synthèse de vues neuronales. L'équipe de recherche a évalué les méthodes existantes à l'aide du DL3DV-10K et a proposé le test de performances DL3DV-140. Les résultats montrent qu'en utilisant DL3DV-10K pour pré-entraîner IBRNet, les performances des méthodes avancées actuelles peuvent être considérablement améliorées. L’étude souligne l’importance des ensembles de données de scénarios réels à grande échelle pour promouvoir le développement de méthodes NeRF générales basées sur l’apprentissage.Dans l'ensemble, l'ensemble de données DL3DV-10K et les recherches associées ont apporté de nouveaux progrès dans le domaine de la synthèse des vues neuronales, ont fourni une valeur de référence importante pour les recherches futures et ont confirmé la clé des ensembles de données à grande échelle pour promouvoir le développement de systèmes artificiels. effet de la technologie du renseignement.