全球最大规模！如视开源室内三维数据集Realsee3D

2025年12月16日，如视宣布，面向学术研究及非商业用途正式开放10000套室内三维数据集 Realsee3D——这或是全球目前最大规模的空间三维数据集，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。

Realsee3D

此前，如视发布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。该数据集具有以下优势特征：

超大规模

- 10,000个独特的室内三维场景

- 95,962个细分房间单元

- 299,073组视点/RGB-D 图像对

完备标注

为了赋能多任务学习（Multi-task Learning），我们提供了详尽的 ground truth 标注，不仅限于视觉，更延伸至几何与语义：

- 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检测标签。

场景多样

为了确保模型在复杂现实环境中的鲁棒性，我们采用了“真实数据+程序化生成”的双引擎策略：

- 采集数据：1,000 个真实场景（捕捉现实物理世界的复杂光照、布局与生活痕迹）

- 合成数据：9,000 个合成场景（基于 100+专业设计师 精心搭配的风格模板，涵盖海量家具模型与装修风格）

数据类型

• 彩色全景图
• 深度图
• 位姿
• 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

深度图

表面法线

语义分割图

适用方向

一直以来，空间智能领域的研究与应用面临着一个卡脖子难题：高质量的空间数据始终存在巨大缺口。如视凭借在三维空间数据领域的技术积累与资源沉淀，正填补了这一缺口。

本数据集适用于几何重建、多模态学习、具身智能等空间智能核心研究方向。欢迎全球研究者、开发者下载使用 Realsee3D三维数据集，共同探索空间智能研究的未来边界。

获取方式：目前，Realsee3D 数据集已通过官方渠道开放申请，访问如视 GitHub 仓库即可获取。