HFUT-Lytro数据集

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一个光场显著性分析基准数据集，名为HFUT Lytro，由255个光场组成，每个光场图像生成的图像范围从53到64个，其中跨越了多个显著性检测挑战，如遮挡、杂乱背景和外观变化。

DUTLF-V2

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由于具有强大的三维信息捕捉能力，光场数据为显著性检测算法提供了更为有力的支持。但算法的能力取决于数据集构建的全面性、有效性、规模化和多样性，同时也取决于灵活高效的模型设计。为了促进这一领域的发展，来自大连理工的研究人员构建了大规模的多功能数据集，其中包含了102类目标、共4202个样本，可以有效支持基于RGB、RGB-D和光场数据的显著性检测算法。

Lytro Illum

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我们收集了 640 个在大小、纹理、背景杂波和照明等方面具有显着变化的光场。我们生成微透镜图像阵列和中心观察图像，并生成相应的地面实况图。

DUTLF-MV

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DUTLF-MV 是 DUTLF 的一部分，由 1580 个真实场景组成。该数据集的每个场景都由全焦点图像、多视图图像和相应的地面实况组成。

光场 (Lytro) 和立体声 (Project Tango) 数据集

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数据来自 Lytro Illum，捕获为 40MP 图像，然后转换为 5MP RGB+D 图像。提供了几个测试图像所需的所有数据。第二个数据集来自 Lenovo Phab2（Project Tango），它利用双图像传感器重新创建大型 3D 结构的点云。这些以 .ply 和 .obj 数据集的形式提供。

RGB-D 人群数据集

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该数据集包含在大学礼堂中从三个垂直安装的 Kinect 传感器获取的 3000 多个 RGB-D 帧。数据主要包含从不同方向和不同遮挡程度看到的直立行走和站立的人。

ReDWeb-S

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它共有 3179 张图像，具有各种真实世界场景和高质量的深度图。我们将数据集分成包含 2179 个 RGB-D 图像对的训练集和包含剩余 1000 个图像对的测试集。

NLPR

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NJU2K是一个包含 1,985 个图像对的大型 RGB-D 数据集。立体图像是从互联网和 3D 电影中收集的，而照片是由富士 W3 相机拍摄的。