3d gaussian splatting数据集

<think>嗯，用户想找3D Gaussian Splatting相关的数据集下载。首先，我需要回忆一下这个技术常用的数据集有哪些。记得官方代码库可能提供了一些标准数据集，比如NeRF的那些，比如LLFF、MIP-NeRF 360的数据集，还有Tanks and Temples之类的。可能需要检查一下官方文档或者GitHub仓库里的说明。 然后用户可能自己采集数据，比如用手机或相机拍摄，然后处理成符合要求的格式。这时候需要提到数据采集的注意事项，比如多角度拍摄、光照一致这些。另外，预处理步骤可能需要COLMAP进行位姿估计，生成点云，这些步骤在引用里的CSDN博客可能有详细步骤。 还要考虑用户是否有特定的需求，比如是否需要公开数据集或者自己制作。可能需要分点回答，先列出常用公开数据集，再说明如何自建。另外，引用里的链接可能提供了一些数据集的下载地址，比如Tanks and Temples的官网，或者GitHub上的仓库。比如用户提到的引用1里的链接是查看器的二进制文件，可能不直接包含数据集，但官方仓库可能有指引。引用2里的CSDN博客可能详细讲解了如何准备自己的数据集，需要提到这一点。 另外，用户可能需要数据集的格式要求，比如需要images文件夹、相机参数等。要提醒用户注意数据结构是否符合3DGS的要求。可能还需要提到一些社区贡献的数据集，比如GitHub用户分享的，或者Hugging Face上的资源。 最后，生成相关问题的时候，可以围绕如何准备数据、处理数据时的常见问题、评估方法等展开。比如如何用COLMAP处理图像，训练失败的解决方法，或者如何评估重建质量。这样用户如果有后续问题，可以参考这些方向。</think>### 3D Gaussian Splatting数据集获取与使用 #### 一、公开数据集推荐 1. **标准NeRF数据集** - 包括LLFF、MIP-NeRF 360、Tanks and Temples等经典数据集，常用于3D重建任务。 - **下载方式**： - MIP-NeRF 360数据集：访问[官方页面](https://jonbarron.info/mipnerf360/)获取 - Tanks and Temples数据集：通过[官网](https://www.tanksandtemples.org/)申请下载[^2] 2. **社区贡献数据集** - GitHub用户常分享符合3DGS格式的预处理数据，例如： - 开源仓库中的`data`目录（如[3DGS官方GitHub](https://github.com/graphdeco-inria/gaussian-splatting)） - Hugging Face平台上的公开资源 --- #### 二、自建数据集步骤 1. **数据采集要求** - 使用手机/相机拍摄**多角度**图像（建议≥50张），覆盖场景360°视角 - 保持光照一致，避免动态物体干扰 - 示例代码结构： ``` dataset/ ├── images/ # 原始图像 ├── sparse/ # COLMAP生成的稀疏点云 └── camera_params/ # 相机位姿参数 ``` 2. **预处理流程** - 使用COLMAP进行**稀疏重建**，生成相机位姿和点云： ```bash colmap feature_extractor --database_path $DATASET_PATH/database.db --image_path $DATASET_PATH/images colmap exhaustive_matcher --database_path $DATASET_PATH/database.db colmap mapper --database_path $DATASET_PATH/database.db --image_path $DATASET_PATH/images --output_path $DATASET_PATH/sparse ``` 具体步骤可参考[CSDN博客教程](https://blog.csdn.net/weixin_...) --- #### 三、关键注意事项 1. **数据格式兼容性** - 必须包含`points3D.bin`（点云文件）和`images.bin`（图像位姿） - 图像分辨率建议≥1080p，低分辨率可能导致重建模糊 2. **扩展资源** - 官方Viewer工具：[下载链接](https://repo-sam.inria.fr/fungraph/3d-gaussian-splatting/binaries/viewers.zip) [^1] - 数据合成工具：Blender + 3DGS插件（生成合成数据集） ---