该研究介绍了 Google Scanned Objects，这是一个包含超过一千个三维扫描家庭物品的开源集合，用于促进交互式模拟、合成感知和机器人学习。

Apr, 2022

本文介绍了一种包含近千个三维对象模型及超过 84 万个现实世界的 RGB 和深度图像数据集，旨在填补现有研究中缺乏的三维多视图重建的真实数据基准。该数据集通过半自动方式实现相机位置与物体姿态的精准标注，为形状重建、物体姿态估计、形状检索等 3D 应用提供了可能。数据集已开放，包含注释工具和评估基准源代码。

Mar, 2022

该研究提供了一种名为 CO3D 的大规模数据集，其中包含了 50 种 MS-COCO 类别的近 19,000 个视频，共计 1.5 百万帧真实的多视角图像，带有相机姿态和地面真实 3D 点云的注释，并利用该数据集进行了新视角综合和类别为中心的 3D 重建方法的大规模 “野外” 评估，并提出了一种基于 Transformer 的新型神经渲染方法 NerFormer，可根据物体的少数视角重建整个物体。

Sep, 2021

本研究提出了一个新的数据集 Objaverse-XL，该数据集包含超过 1000 万个多样化来源的 3D 物体，从手工设计物体到历史文物数字扫描等，旨在帮助 3D 视觉领域得到更大的发展以及在许多方面取得成果

Jul, 2023

该论文介绍了一个新的公共数据集，用于工业抽取物品的 6D 物体姿态估计和实例分割，涉及 6D 姿态、可见度分数、分割掩模等注释数据，是目前为止关于垃圾桶拣选 6D 物体姿态估计和实例分割的第一个公共数据集，并且也是物体姿态估计中最大的公共数据集之一，数据集可以在 Link 中公开访问。

Dec, 2019

本研究提供了一份可扩展性强、真实感更强、规模更大、变异性更强、且在训练和评估深度学习方法、基准测试同时定位和映射（SLAM）方面有更广泛用途的数据集，以支持计算机视觉领域的研究。我们使用数百万个专业室内设计和制作级家具资产进行高分辨率和高帧率视频序列渲染，并支持各种摄像头类型以及惯性测量。同时，我们展示了稀疏和密集 SLAM 算法的基准测试结果。

Sep, 2018

本文研究基于点云数据的深度学习技术在解决三维计算机视觉领域中的经典问题方面的应用。作者介绍了 ScanObjectNN 数据集并展示了其对于点云对象分类问题的挑战性，提出了三个关键的挑战问题，并提出了一些解决方案，最终实现了在背景杂乱的情况下对于点云对象的分类，达到了最佳效果。

Aug, 2019

该研究介绍了一种新的大规模、高质量、多样化的自动驾驶数据集，其中包含了各种城市和郊区地理环境中的 1150 个场景，数据标注为 2D 和 3D 框，而 2D 和 3D 检测和跟踪任务的基线也得到了提供。

Dec, 2019

提出了一种使用移动代理逐步建立物体数据库的系统，从全局分割图中提取对象状的片段，并将其储存在数据库中，然后匹配和合并以创建和改进对象模型，该方法不需要场景中形状的先前知识。

Aug, 2018

使用照相机与软件进行拍摄与处理，采用 3D 扫描仪进行加速，生成真实物体的准确虚拟模型与网格模型，并在项目网站上提供所有生成的模型和图像。

Feb, 2024