[其他] 如视开源Realsee3D数据集：超大规模室内3D数据加速空间智能研究

如果说 ImageNet 的出现开启了计算机视觉的黄金时代，那么在空间智能领域，我们也终于等来了一个填补空白的里程碑式开源项目。

如视宣布，面向学术研究及非商业用途正式开放 10，000 套室内三维数据集 Realsee3D——这被认为是目前全球最大规模的开源室内三维数据集，旨在为空间智能领域的研究者、开发者提供高质量数据基础，加速整个行业的技术迭代与应用落地。

此前，如视发布了空间深度推测大模型Argus1.0。作为首个支持全景图输入的空间深度推测大模型，Argus1.0依托如视所积累的千万级三维空间数据库训练而成。而此次开放的 Realsee3D 三维数据集，正是从这一海量数据库中精选出的高质量样本。

数据集核心优势

Realsee3D 是一个大规模多视角RGB-D数据集，旨在推动室内三维感知、重建与场景理解领域的研究。该数据集具有以下突出优势：

1. 超大规模

• 包含 10，000 个独特的室内三维场景
• 细分为 95，962 个房间单元
• 提供 299，073 组视点/RGB-D 图像对

2. 完备标注

数据集为支持多任务学习提供了详尽的真值标注，覆盖视觉、几何与语义多个层面：

• 几何层：提供高精度 CAD 图纸与平面图。
• 语义层：包含 2D 语义分割与 3D 物体检测标签。

3. 场景多样

为确保模型在复杂现实环境中的鲁棒性，数据集采用了“真实数据 + 程序化生成”的双重构建策略：

• 采集数据：包含 1，000 个真实场景，捕捉了现实世界复杂的物理光照、空间布局与生活痕迹。
• 合成数据：包含 9，000 个合成场景，基于超过 100 位专业设计师精心搭配的风格模板生成，涵盖了海量的家具模型与多样的装修风格。

包含的数据类型

• 彩色全景图
• 深度图
• 位姿（相机参数）
• CAD图纸
• 户型平面图
• 语义分割标签
• 3D物体检测标签

彩色全景图示例

深度图示例

表面法线示例

语义分割图示例

适用研究方向

一直以来，高质量空间数据的匮乏是制约空间智能领域发展与应用的瓶颈。如视此次开源 Realsee3D 数据集，正旨在填补这一关键缺口。

该数据集非常适用于以下核心研究方向：

• 几何重建：如三维场景重建、深度估计、平面结构恢复。
• 多模态学习：结合图像、深度、几何与语义信息进行联合学习。
• 具身智能：为机器人或智能体在室内环境中的导航、交互与理解提供仿真与训练数据。

获取方式

Realsee3D 数据集已通过官方 GitHub 仓库开放申请，研究者与开发者可以访问以下地址获取详细信息和申请流程：

https://github.com/realsee-developer/RealSee3D