Hugging Face's logo

Datasets:
Yong-Hoon
/
dust3r-dataset

Tasks:
Depth Estimation
Image-to-3D
Tags:
dust3r
3d-reconstruction
stereo-vision
pointcloud
depth
License:
Dataset card Files
xet
 Community
2

You need to agree to share your Hugging Face information to access this dataset

This repository is publicly accessible, but you have to accept the conditions to access its files and content.

이 저장소는 원본 데이터셋이 아니라 DUSt3R 학습용으로 전처리한 파생 데이터입니다. 각 원본 데이터셋의 라이선스가 그대로 적용되며, 대부분 비상업 연구용입니다. 접근 요청은 수동으로 검토합니다. 아래 항목에 원본 데이터셋의 이용 승인을 받았다는 근거를 적어 주세요. 근거가 확인되지 않으면 승인하지 않습니다.

Log in or Sign Up to review the conditions and access this dataset content.

DUSt3R 전처리 학습 데이터

DUSt3R: Geometric 3D Vision Made Easy (CVPR 2024) 학습에 바로 쓸 수 있도록 공식 전처리 스크립트(datasets_preprocess/)로 가공한 데이터입니다.

이것은 원본 데이터가 아닙니다. 각 데이터셋의 원본을 DUSt3R 형식으로 변환한 파생 데이터입니다. 이미지는 리사이즈·크롭되었고, 카메라 파라미터는 cam2world 4x4 자세와 3x3 OpenCV 내부 파라미터로 통일되었으며, 깊이는 데이터셋별 규칙으로 인코딩되어 있습니다. 원본이 필요하면 각 데이터셋 배포처에서 직접 받으세요.

접근 승인제(gated)로 운영합니다. 다운로드하려면 접근 요청 양식에 원본 데이터셋의 이용 승인을 받았다는 근거를 적어야 합니다. 요청은 수동으로 검토하며, 근거가 확인되지 않으면 승인하지 않습니다.

데이터셋 구성

파일 용량 조각 원본 데이터셋 원본 라이선스
arkitscenes_processed 161 GB 8 (aa~ah) ARKitScenes — 실내 3D 스캔 CC BY-NC-SA 4.0
blendedmvs_processed 84 GB 4 (aa~ad) BlendedMVS — 대규모 MVS CC BY 4.0
co3d_processed 124 GB 6 (aa~af) CO3Dv2 — 물체 중심 3D CC BY-NC 4.0
habitat_processed 621 GB 29 (aa~bc) Habitat-Sim — 합성 실내 렌더링 Habitat 참조
megadepth_processed 44 GB 3 (aa~ac) MegaDepth — 인터넷 사진 SfM MegaDepth 참조
scannetpp_processed 31 GB 2 (aa~ab) ScanNet++ — 고정밀 실내 스캔 비상업
staticthings3d_processed 46 GB 3 (aa~ac) StaticThings3D — 합성 스테레오 StaticThings3D 참조
waymo_processed 25 GB 2 (aa~ab) Waymo Open — 자율주행 비상업
wildrgbd_processed 39 GB 2 (aa~ab) WildRGB-D — 실환경 RGB-D WildRGB-D 참조

합계 약 1.1 TB (조각 59개)

선택 항목

파일 용량 조각 설명
scannetpp_privacy_gate_v2 0.4 GB 1 (aa) ScanNet++ 프레임별 privacy 유효 마스크. 학습에 필수는 아닙니다
scannetpp_official_v2 161 GB 8 (aa~ah) ScanNet++ 공식 배포 원본 자료. 아래 조건을 반드시 확인하세요

scannetpp_official_v2는 전처리물이 아니라 ScanNet++ 공식 배포 원본입니다. 공식 서버에서 받은 씬별 colmap.zip, nerfstudio/transforms.json, train_test_lists.json, 익명화 마스크 zip, 그리고 이를 푼 COLMAP 텍스트와 공식 split·메타데이터가 들어 있습니다.

이 파일은 ScanNet++ 이용 승인을 이미 받은 연구자만 받을 수 있습니다. 접근 요청 시 ScanNet++ 계정 승인 증빙을 반드시 적어 주세요. 승인 여부와 무관하게 ScanNet++ 이용약관이 그대로 적용되며, 재배포는 금지됩니다. 승인받지 않았다면 공식 사이트에서 직접 신청해 받으세요.

ScanNet++ 재구축 (2026-09)

scannetpp_processed는 새로 만들어 이전 업로드를 대체했습니다. 이전 버전의 all_metadata.npz는 카메라 파라미터가 placeholder였습니다. 4x4 자세 중 99.8%가 단위행렬이었고, 내부 파라미터는 전체를 통틀어 3종뿐이었으며, 프레임 오프셋 표가 배열 범위를 벗어났고, 씬 폴더 4개가 색인에서 빠져 있었으며, scene_metadata.npz는 853개 씬 중 2개에만 있었습니다. 파일은 열리지만 학습에는 쓸 수 없는 상태였습니다.

새 버전은 DSLR 이미지와 깊이 맵을 이전 업로드와 바이트 단위로 동일하게 유지하고 메타데이터만 공식 ScanNet++ v2 릴리스에서 복구해 교체했습니다.

  • 853개 씬, DSLR 프레임 127,162장(iPhone 프레임 제외), 페어 5,444,831개
  • 자세는 cam2world, 회전 직교 오차 1e-15, 단위행렬 placeholder 없음
  • 내부 파라미터 853종, COLMAP→OpenCV 반픽셀 보정을 정확히 한 번만 적용
  • 853개 씬 전부에 scene_metadata.npz가 있고 전역 색인과 바이트 단위로 일치
  • 공식 nvs_sem_train 역할 유지, 공식 val/test 씬은 포함하지 않음

검증 결과: 255,184개 파일 전부 디코딩되고, 모든 깊이 맵이 대응 RGB와 해상도가 같으며, 깊이 값은 50~19,999 mm 범위이고, 교차 뷰 재투영이 DUSt3R 규약과 일치합니다(깊이 오차 5% 기준 정합률 83.8%, 상대 깊이 오차 중앙값 0.19%).

파일 구조

각 데이터셋은 20 GiB 단위로 분할되어 있습니다.

<dataset_name>.tar.part_aa
<dataset_name>.tar.part_ab
...
<dataset_name>.sha256          # 무결성 검증용 SHA256

다운로드

접근 승인 후 로그인한 상태에서 받을 수 있습니다.

hf auth login

특정 데이터셋만 

hf download Yong-Hoon/dust3r-dataset --repo-type dataset \
    --include "scannetpp_processed.*" --local-dir ./data

전체 

hf download Yong-Hoon/dust3r-dataset --repo-type dataset --local-dir ./data

Python 

from huggingface_hub import snapshot_download

snapshot_download(
    repo_id="Yong-Hoon/dust3r-dataset",
    repo_type="dataset",
    local_dir="./data",
    allow_patterns=["scannetpp_processed.*"],   # 생략하면 전체
)

체크섬 검증 

cd data
sha256sum -c scannetpp_processed.sha256      # 특정 데이터셋
for f in *.sha256; do sha256sum -c "$f"; done  # 전체

압축 해제 

# 특정 데이터셋
cat scannetpp_processed.tar.part_* | tar xf -

# 전체
for name in arkitscenes blendedmvs co3d habitat megadepth scannetpp staticthings3d waymo wildrgbd; do
    echo "Extracting ${name}_processed ..."
    cat ${name}_processed.tar.part_* | tar xf -
done

# 다른 경로로 풀기
cat scannetpp_processed.tar.part_* | tar xf - -C /path/to/output/

해제 후 구조는 다음과 같습니다.

data/
  arkitscenes_processed/
  blendedmvs_processed/
  co3d_processed/
  habitat_processed/
  megadepth_processed/
  scannetpp_processed/
  staticthings3d_processed/
  waymo_processed/
  wildrgbd_processed/

라이선스

  • DUSt3R 코드: CC BY-NC-SA 4.0 (Naver Corporation)
  • 각 데이터셋: 위 표의 원본 라이선스가 그대로 적용됩니다. 사용 전에 각 라이선스에 동의해야 합니다.
  • 이 데이터는 비상업 연구 목적으로만 제공됩니다.
  • 원본 데이터셋의 저작권은 각 저작자와 기관에 있습니다. 이 저장소는 전처리 결과물만 배포하며, 원본 데이터셋의 이용 조건을 대체하거나 완화하지 않습니다.

인용 

@inproceedings{dust3r_cvpr24,
      title={DUSt3R: Geometric 3D Vision Made Easy},
      author={Shuzhe Wang and Vincent Leroy and Yohann Cabon and Boris Chidlovskii and Jerome Revaud},
      booktitle = {CVPR},
      year = {2024}
}

각 원본 데이터셋도 함께 인용해 주세요.

감사의 글

DUSt3R의 전처리 스크립트와 페어 목록을 사용했습니다. 모든 원본 데이터셋은 해당 저작자와 기관의 자산입니다.
Downloads last month
23
Total file size:
1.34 TB