【三维重建】开源slam数据集介绍

一、城市数据集

1. TUM-RGBD

• 官网链接：https://cvg.cit.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset

• 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/15bbtcy-alrq3YY5Kj3t1Eg
  提取码：k9kn
  

简介：我们提供了一个包含 RGB-D 数据和地面实况数据的大型数据集，其中 目标是为评估视觉里程计和视觉 SLAM 系统建立一个新的基准。 我们的数据集包含 Microsoft Kinect 传感器沿传感器的地面实况轨迹。数据以全帧速率 （30 Hz） 记录 和传感器分辨率 （640x480）。地面实况轨迹是通过高精度动作捕捉获得的 带有 8 个高速跟踪摄像头 （100 Hz） 的系统。此外，我们还提供 来自 Kinect 的加速度计数据。最后，我们提出了一个评价标准 用于测量视觉 SLAM 系统的估计相机轨迹的质量。

2. 7-Scenes

官网链接：https://www.microsoft.com/en-us/research/project/rgb-d-dataset-7-scenes/

简介：七个场景，所有场景均由手持式 Kinect RGB-D 摄像机以 640×480 的分辨率录制。我们使用 KinectFusion 系统的实现来获取“真实”摄像机轨迹和密集的 3D 模型。不同的用户在每个场景中录制了多个序列，并将其拆分为不同的训练和测试序列集。

3. EuRoC 数据集

• 官网链接：https://projects.asl.ethz.ch/datasets/doku.php?id=kmavvisualinertialdatasets

• 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1miXf40o 提取码：xm59

简介：微型飞行器 （MAV） 上收集的视觉惯性数据集。数据集包含立体图像、同步的 IMU 测量以及精确的运动和结构地面实况。

3. ETH3D SLAM

官网链接：https://www.eth3d.net/

简介：ETH3D 是由瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）构建的高精度三维重建基准数据集，主要用于评估 多视角立体视觉（MVS）、深度估计 和 三维重建 算法。其特点是提供高分辨率图像、精确的三维地面真值（Ground Truth）以及多场景覆盖

二、水下数据集

1. SaltPond

下载链接：https://drive.google.com/file/d/1gItZkfEFmXZzIRh5b6wXeWD6GappX-QN/view?usp=sharing

2. SeaThru-NeRF

下载链接：https://drive.google.com/uc?export=download&id=1RzojBFvBWjUUhuJb95xJPSNP3nJwZWaT