[论文] InFlux++: Real and Synthetic Data for Estimating Dynamic Camera Intrin...

论文概要

研究领域: CV
作者: Erich Liang, Caleb Kha-Uong, Chinmaya Saran, Sreemanti Dey, David W. Liu, Junhan Ouyang, Benjamin Zhou, Jia Deng
发布时间: 2026-07-06
arXiv: 2607.05389

中文摘要

相机内参对从2D视频恢复3D结构至关重要。大多数3D算法假设视频内参固定，但真实世界视频往往不满足此假设。InFlux++包含两个部分：InFlux++ Synth是一个大规模程序生成合成视频数据集，包含44.1万+标注帧和1841个高分辨率视频，提供准确的每帧真实内参；InFlux++ Real是扩展的真实世界基准，新增51.4万+帧和334个高分辨率视频。在InFlux++ Synth上微调现有内参预测方法，在两个真实基准上均提升了焦距估计精度，表明合成监督对基于RGB的内参预测很有前景。项目网站：https://influx.cs.princeton.edu/

自动采集于 2026-07-06

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