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Accès ouvert déclaré 2024 dataset

DREAMING - Diminished Reality for Emerging Applications in Medicine through Inpainting Dataset

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5Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : at, de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Dataset for the DREAMING - Diminished Reality for Emerging Applications in Medicine through Inpainting Challenge More information about the challenge and challenge registration can be found on the challenge platform! Timeline: 8th January 2024: First subset of training & validation data available (scenes 0000-0009). 22nd January 2024: Second subset of training & validation data available (scenes 0010-0049). 26th January 2024: Full training & validation data available (scenes 0050-0100). Description: The dataset was created using Unreal Engine 5.1, Unreal MetaHumans, 3D-COSI surgical instruments, POV-Surgery grasp generation and EasySynth. Each scene contains: "color": RGB input images "gt": RGB ground truth images "mask": Mask defining the area to be inpainted. White -> Background, Black -> Inpainting area "CameraPoses.csv": Camera poses "CameraRig.json": Camera intrinsics To cite the dataset, please use @online{gsaxner_2024_10570773, author = {Gsaxner, Christina and van Meegdenburg, Timo and Luijten, Gijs and Vu, Viet Duc and Puladi, Behrus and Egger, Jan}, title = {{DREAMING - Diminished Reality for Emerging Applications in Medicine through Inpainting Dataset}}, month = jan, year = 2024, publisher = {Zenodo}, doi = {10.5281/zenodo.10570773}, url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.10570773} }

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

La source scientifique ouverte est momentanément indisponible.

Les institutions déclarées

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