2025年12月16日,如視宣布,面向學術研究及非商業用途正式開放10000套室內三維數據集 Realsee3D——這或是全球目前最大規模的空間三維數據集,旨在為空間智能領域的研究者、開發者提供高質量數據基礎,加速整個行業的技術迭代與應用落地。
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Realsee3D
此前,如視發布空間深度推測大模型 Argus1.0。作為首個支持全景圖輸入的空間深度推測大模型,Argus1.0依托如視所積累的千萬級三維空間數據庫訓練而成。而此次開放的 Realsee3D三維數據集,正是從這一海量數據庫中精選出的高質量樣本。
數據集優勢
Realsee3D 是一個大規模多視角RGB-D數據集,旨在推動室內三維感知、重建與場景理解領域的研究。該數據集具有以下優勢特征:
超大規模
- 10,000個獨特的室內三維場景
- 95,962個細分房間單元
- 299,073組視點/RGB-D 圖像對
完備標注
為了賦能多任務學習(Multi-task Learning),我們提供了詳盡的 ground truth 標注,不僅限于視覺,更延伸至幾何與語義:
- 幾何層:提供高精度 CAD 圖紙與平面圖。
- 語義層:包含 2D語義分割與3D檢測標簽。
場景多樣
為了確保模型在復雜現實環境中的魯棒性,我們采用了“真實數據+程序化生成”的雙引擎策略:
- 采集數據:1,000 個真實場景(捕捉現實物理世界的復雜光照、布局與生活痕跡)
- 合成數據:9,000 個合成場景(基于 100+專業設計師 精心搭配的風格模板,涵蓋海量家具模型與裝修風格)
數據類型
- 彩色全景圖
- 深度圖
- 位姿
- CAD圖紙
- 戶型平面圖
- 語義分割標簽
- 3D物體檢測標簽
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彩色全景圖
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深度圖
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表面法線
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語義分割圖
適用方向
一直以來,空間智能領域的研究與應用面臨著一個卡脖子難題:高質量的空間數據始終存在巨大缺口。如視憑借在三維空間數據領域的技術積累與資源沉淀,正填補了這一缺口。
本數據集適用于幾何重建、多模態學習、具身智能等空間智能核心研究方向。歡迎全球研究者、開發者下載使用 Realsee3D三維數據集,共同探索空間智能研究的未來邊界。
獲取方式:目前,Realsee3D 數據集已通過官方渠道開放申請,訪問如視 GitHub 倉庫即可獲取。
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