编辑丨极市平台

STB

下载链接：http://suo.nz/2eTQLT

立体手部姿势基准包含 6 个不同背景的序列，每个背景都有两个带有计数和随机姿势的序列。每个序列都有 1500 帧，基准测试中总共有 18000 帧。立体和深度图像是从 Point Grey Bumblebee2 立体摄像头和英特尔实感 F200 主动深度摄像头同时捕获的。

Stereo Waterdrop

下载链接：http://suo.nz/3d3xns

Steredo Waterdrop是一个用于研究立体水滴去除的真实数据集。该数据集包含从 129 个室内和室外场景捕获的 837 个立体图像对，这些场景具有各种水滴、视差和照明条件。使用 ZED 2 立体相机进行数据收集。

SatStereo

下载链接：https://engineering.purdue.edu/RVL/Database/SatStereo/index.html

提供一组立体校正图像以及来自两个来源的 10 个 AOI（感兴趣区域）的相关地面真实视差：8 个 AOI 来自 IARPA 的 MVS Challenge 数据集，2 个 AOI 来自 CORE3D-Public 数据集。

StereoMSI

下载链接：https://data.csiro.au/collection/csiro:40743

1.多光谱超分辨率数据集（PIRM2018多光谱超分辨率挑战数据集的扩展）。该数据集包括 - 272 个训练立体配准的多光谱 RGB 图像对，包括原始 RGB 马赛克图像。- 970 张原始多光谱图像。这些需要进行下采样（x2 或 x3 等）以创建低分辨率图像，用于训练 CNN 执行超分辨率任务。- 50 张测试图像。

2.同时进行颜色预测和超分辨率的数据集。该数据集包括：- 250 个用于训练的注册立体多光谱/RGB 图像对 - 25 个用于验证的注册立体多光谱/RGB 图像对 - 21 个用于测试的注册立体多光谱/RGB 图像对。

IRS

下载链接：https://pan.baidu.com/s/1iWZt3JklcX5iXdQqotY4uA (code: gxlw)

IRS是一个用于室内机器人视觉任务的开放数据集，特别是视差和表面法线估计。它总共包含103,316个样本，涵盖家庭、办公室、商店和餐厅等广泛的室内场景。

Middlebury Stereo双目立体匹配测试数据集

下载链接：http://m6z.cn/5Prq8G

这24个数据集是由潘广汉、孙天生、托比·威德和丹尼尔·沙尔斯坦在2019-2021期间创建的。数据集包括11个场景，在许多不同的照明条件和曝光（包括移动设备的闪光灯和“手电筒”照明）下，从1-3个不同的观看方向成像。

KITTI-2015立体声数据集

下载链接：http://suo.nz/35xkpn

stero 2015 基准测试包含 200 个训练场景和 200 个测试场景（每个场景 4 幅彩色图像，以无损 png 格式保存）。与stereo 2012 和flow 2012 基准测试相比，它包含动态场景，在半自动过程中为其建立了真值。该数据集是通过在卡尔斯鲁厄中等规模城市、农村地区和高速公路上行驶而捕获的。每张图像最多可以看到 15 辆汽车和 30 名行人。