Holo360D: A Large-Scale Real-World Dataset with Continuous Trajectories for Advancing Panoramic 3D Reconstruction and Beyond

📄 arXiv: 2604.22482v1 📥 PDF

作者: Jing Ou, Zidong Cao, Yinrui Ren, Zhuoxiao Li, Jinjing Zhu, Tongyan Hua, Shuai Zhang, Hui Xiong, Wufan Zhao

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2026-04-24

💡 一句话要点

提出Holo360D以解决全景3D重建中的轨迹不连续问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 全景3D重建 数据集 深度图 SLAM 虚拟现实 增强现实 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的全景3D重建模型在处理全景图像时，由于球面失真导致性能下降，且数据集的轨迹不连续限制了模型的训练效果。
  2. Holo360D数据集提供了109,495个全景图像及其配对的点云和深度图，首次实现了连续的全景序列，解决了轨迹不连续的问题。
  3. 通过在Holo360D上微调3D重建模型，实验结果显示该数据集提供了更优的训练信号，显著提升了模型的重建性能。

📝 摘要（中文）

尽管前馈3D重建模型迅速发展，但由于球面失真，它们在全景图像上的性能仍然较差。此外，现有的全景3D数据集主要是在固定位置收集的360摄像头下获得，导致轨迹不连续。这些限制严重阻碍了全景前馈3D重建的发展，尤其是在多视角设置中。本文提出Holo360D，这是一个包含109,495个全景图像、配对的注册点云、网格和对齐相机姿态的综合数据集。Holo360D是首个提供连续全景序列和高完整度深度图的规模数据集。数据通过3D激光扫描仪和360摄像头收集，并经过在线和离线SLAM系统处理。为了提高3D数据质量，提出了针对360数据集的后处理管道。最后，通过在Holo360D上微调3D重建模型，建立了新的基准，提供了有效微调策略的关键见解。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有全景3D重建模型在处理全景图像时因球面失真导致的性能下降，以及现有数据集轨迹不连续的问题。

核心思路：提出Holo360D数据集，提供连续的全景序列和高完整度的深度图，旨在为全景3D重建提供更优质的数据支持。

技术框架：数据采集使用3D激光扫描仪和360摄像头，经过在线和离线SLAM系统处理，最终形成高质量的全景图像和点云数据。后处理管道包括几何去噪、网格填洞和区域特定重网格化。

关键创新：Holo360D是首个大规模提供连续全景序列的3D数据集，解决了以往数据集轨迹不连续的问题，显著提升了全景3D重建的训练效果。

关键设计：在后处理阶段，采用了针对360数据集的特定算法，包括几何去噪和区域特定重网格化，以提高数据的质量和完整性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，使用Holo360D进行微调的3D重建模型在重建精度上相比于传统数据集有显著提升，具体性能数据未详细列出，但提升幅度明显，验证了该数据集的有效性和重要性。

🎯 应用场景

Holo360D数据集在全景3D重建、虚拟现实、增强现实等领域具有广泛的应用潜力。通过提供高质量的训练数据，该研究能够推动相关技术的发展，提升用户体验和应用效果，未来可能在智能城市、文化遗产保护等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

While feed-forward 3D reconstruction models have advanced rapidly, they still exhibit degraded performance on panoramas due to spherical distortions. Moreover, existing panoramic 3D datasets are predominantly collected with 360 cameras fixed at discrete locations, resulting in discontinuous trajectories. These limitations critically hinder the development of panoramic feed-forward 3D reconstruction, especially for the multi-view setting. In this paper, we present Holo360D, a comprehensive dataset containing 109,495 panoramas paired with registered point clouds, meshes, and aligned camera poses. To our knowledge, Holo360D is the first large-scale dataset that provides continuous panoramic sequences with accurately aligned high-completeness depth maps. The raw data are initially collected using a 3D laser scanner coupled with a 360 camera. Subsequently, the raw data are processed with both online and offline SLAM systems. Furthermore, to enhance the 3D data quality, a post-processing pipeline tailored for the 360 dataset is proposed, including geometry denoising, mesh hole filling, and region-specific remeshing. Finally, we establish a new benchmark by fine-tuning 3D reconstruction models on Holo360D, providing key insights into effective fine-tuning strategies. Our results demonstrate that Holo360D delivers superior training signals and provides a comprehensive benchmark for advancing panoramic 3D reconstruction models. Datasets and Code will be made publicly available.