We introduce RealX3D, a real-capture benchmark for multi-view visual restoration and 3D reconstruction under diverse physical degradations. RealX3D groups corruptions into four families, including illumination, scattering, occlusion, and blurring, and captures each at multiple severity levels using a unified acquisition protocol that yields pixel-aligned LQ/GT views. Each scene includes high-resolution capture, RAW images, and dense laser scans, from which we derive world-scale meshes and metric depth. Benchmarking a broad range of optimization-based and feed-forward methods shows substantial degradation in reconstruction quality under physical corruptions, underscoring the fragility of current multi-view pipelines in real-world challenging environments.


翻译:我们提出了RealX3D,一个用于多种物理退化条件下多视角视觉恢复与三维重建的真实采集基准数据集。RealX3D将退化类型归纳为四大类,包括光照变化、散射效应、遮挡干扰和模糊退化,并采用统一的采集协议,在多个严重程度等级下进行捕获,从而获得像素对齐的低质量/高质量视图。每个场景均包含高分辨率采集图像、RAW原始数据以及密集激光扫描数据,并据此生成世界尺度的网格模型和度量深度信息。通过对一系列基于优化的方法和前馈方法进行基准测试,我们发现物理退化会导致重建质量显著下降,这凸显了当前多视角重建流程在现实世界复杂环境中的脆弱性。

0
下载
关闭预览

相关内容

深度学习的多视角三维重建技术综述
专知会员服务
20+阅读 · 2025年6月7日
非刚性场景三维重建的最新趋势:最新技术
专知会员服务
19+阅读 · 2024年5月16日
深度学习背景下的图像三维重建技术进展综述
专知会员服务
38+阅读 · 2023年9月4日
专知会员服务
56+阅读 · 2021年4月4日
三维重建 3D reconstruction 有哪些实用算法?
极市平台
13+阅读 · 2020年2月23日
计算机视觉方向简介 | 三维重建技术概述
计算机视觉life
26+阅读 · 2019年6月13日
深度学习之图像超分辨重建技术
机器学习研究会
12+阅读 · 2018年3月24日
一文概览基于深度学习的超分辨率重建架构
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
3+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员