项目名称: 面向场景理解的大规模镜子/玻璃分割数据集

项目主页: https://xinyangdut.github.io/detection_segmentation/index.html

负责人: 杨鑫 大连理工大学

其他核心贡献者：

项目简介：
镜子和玻璃是生活场景中的常见元素，其特殊属性给场景理解带了巨大挑战：镜子能够反射光线，虚拟的镜像场景会被现有方法作为真实场景处理，从而导致错误的三维场景重建和理解；玻璃通常是透明的，现有方法无法重建、感知场景中的玻璃，进而严重影响增强现实、场景导航等应用。现有研究采用人工标注或者特制硬件辅助感知镜子和玻璃，效率较低且成本较高。本项目致力于实现基于计算的镜子/玻璃感知，以提升场景理解的效率和准确率。针对目前场景感知与理解领域没有镜子/玻璃分割数据集的现状，本项目陆续构建了5个大规模、高质量的镜子/玻璃分割数据集，为场景理解相关研究和应用（如基于深度学习的三维场景重建、深度估计、BRDF材质估计、增强现实、机器人导航避障、视觉定位等）提供的多样性、多模态样本有助于推动深度学习时代场景理解领域更加深入、更加广泛地研究和应用。