Existing correspondence datasets for two-dimensional (2D) cartoon suffer from simple frame composition and monotonic movements, making them insufficient to simulate real animations. In this work, we present a new 2D animation visual correspondence dataset, AnimeRun, by converting open source three-dimensional (3D) movies to full scenes in 2D style, including simultaneous moving background and interactions of multiple subjects. Our analyses show that the proposed dataset not only resembles real anime more in image composition, but also possesses richer and more complex motion patterns compared to existing datasets. With this dataset, we establish a comprehensive benchmark by evaluating several existing optical flow and segment matching methods, and analyze shortcomings of these methods on animation data. Data, code and other supplementary materials are available at https://lisiyao21.github.io/projects/AnimeRun.


翻译:二维(2D)漫画现有对应数据集存在简单的框架构成和单声道运动,不足以模拟真实动画。在这项工作中,我们展示了一个新的 2D 动画视觉对应数据集,即 AnimeRun, 将开放源三维(3D)电影转换成2D式的全场,包括同时移动背景和多个主题的互动。我们的分析表明,提议的数据集不仅更像图像构成中的真实动脉,而且拥有比现有数据集更丰富、更复杂的运动模式。有了这个数据集,我们通过评估几种现有的光学流和部分匹配方法,并分析这些方法在动画数据上的缺点,建立了一个全面基准。数据、代码和其他补充材料可在 https://lisiyao21.github.io/project/AnimeRun查阅。

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数据集,又称为资料集、数据集合或资料集合,是一种由数据所组成的集合。
Data set(或dataset)是一个数据的集合,通常以表格形式出现。每一列代表一个特定变量。每一行都对应于某一成员的数据集的问题。它列出的价值观为每一个变量,如身高和体重的一个物体或价值的随机数。每个数值被称为数据资料。对应于行数,该数据集的数据可能包括一个或多个成员。
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